¿Por qué se usan la conversión de puntos en el transformador?

Es probable que se refiera a la atención Dot-Product Mecanismo utilizado en transformadores. No es una conversión, sino una operación central para calcular los pesos de atención. He aquí por qué se usa:

1. Medición de similitud:

* Producto de puntos como medida de similitud: El producto DOT entre dos vectores es una medida de su similitud. En el contexto de la atención, queremos saber cuán similar es un vector de consulta (que representa la posición actual en la secuencia) para cada vector clave (que representa otras posiciones).

* Producto de punto más alto =más similar: Un producto DOT más alto indica una mayor similitud, lo que significa que la consulta es más "atendiendo" a esa clave en particular.

2. Eficiente y escalable:

* Multiplicación de matriz: La operación del producto DOT se puede implementar de manera eficiente utilizando la multiplicación de matriz. Esto es particularmente beneficioso cuando se trata de grandes secuencias, ya que permite el cálculo paralelo en las GPU.

3. Alineación suave:

* Pesos normalizados: Las puntuaciones del producto DOT generalmente se normalizan utilizando una función Softmax, lo que resulta en un conjunto de pesos de atención que suman 1. Estos pesos representan una alineación suave entre la consulta y las teclas, lo que indica la importancia relativa de cada llave.

Cómo funciona (ejemplo simplificado):

1. Entrada: Tienes una secuencia de palabras (por ejemplo, "el gato se sentó en la estera").

2. Consulta, clave y valor: Cada palabra se convierte en tres vectores:consulta (q), clave (k) y valor (v).

3. Atención del producto Dot: El vector de consulta se multiplica (producto DOT) con cada vector clave. Esto produce una puntuación para cada clave.

4. Softmax: Los puntajes se normalizan utilizando una función Softmax, creando pesos de atención.

5. suma ponderada: Los pesos de atención se utilizan para combinar los vectores de valor, produciendo un vector de contexto que incorpora información de palabras relevantes.

Beneficios de la atención del producto Dot:

* Eficiencia: La multiplicación de matriz está altamente optimizada.

* Paralelismo: GPU para grandes secuencias.

* Alineación suave: Permite atención gradual y ponderada a diferentes partes de la entrada.

Alternativas:

Si bien la atención del producto DOT es el más común, existen otros mecanismos de atención (por ejemplo, atención aditiva, atención de producto de punto escalado), pero a menudo tienen ventajas o desventajas dependiendo de la tarea específica o los recursos computacionales.

En resumen, la operación del producto DOT en Transformers es esencial para calcular los pesos de atención, que miden la similitud entre la consulta y los vectores clave y ayudan a centrarse en partes relevantes de la secuencia de entrada.