تعد آلية الانتباه الذاتي مكونًا رئيسيًا في نموذج المحولات المستخدم في GPT. يسمح للنموذج بالتركيز بشكل انتقائي على أجزاء مختلفة من تسلسل الإدخال عند توليد المخرجات ، مما يتيح معالجة لغة طبيعية أكثر كفاءة وفعالية.
كيفية عمل آلية الانتباه الذاتي في GPT
- تعمل آلية الانتباه الذاتي عن طريق أخذ تسلسل الإدخال وتحويله إلى ثلاثة تسلسلات جديدة – تسلسل الاستعلام والمفتاح والقيمة. ثم يتم استخدام هذه التسلسلات لحساب مصفوفة الوزن ، والتي تحدد أهمية كل عنصر في تسلسل الإدخال لتوليد المخرجات.
- يتم حساب مصفوفة الوزن بأخذ حاصل الضرب النقطي لتسلسل الاستعلام مع تبديل تسلسل المفاتيح ، ثم تطبيق دالة softmax على النتيجة. يؤدي هذا إلى إنشاء توزيع احتمالي يقوم بتعيين أوزان لكل عنصر في تسلسل القيمة ، مع إعطاء أوزان أعلى للعناصر الأكثر صلة بتوليد المخرجات.
- بمجرد حساب مصفوفة الوزن ، يتم ضرب تسلسل القيمة بالمصفوفة ، مما ينتج عنه تمثيل جديد لتسلسل الإدخال الذي يأخذ في الاعتبار أهمية كل عنصر. ثم يتم استخدام هذا التمثيل الجديد في الحسابات اللاحقة لتوليد المخرجات.
- تعتبر آلية الانتباه الذاتي في GPT قوية بشكل خاص لأنها تسمح للنموذج بتعلم العلاقات السياقية بين الكلمات والعبارات في تسلسل نصي. على سبيل المثال ، عند إنشاء إجابة لسؤال ما ، يمكن للنموذج استخدام الانتباه الذاتي لتحديد أجزاء تسلسل الإدخال الأكثر صلة بالإجابة على السؤال ، حتى لو لم تكن تلك الأجزاء متجاورة في التسلسل الأصلي.
بشكل عام ، تعد آلية الانتباه الذاتي في GPT ابتكارًا رئيسيًا يسمح للنموذج بتوليد لغة طبيعية بكفاءة وفعالية. من خلال تمكين النموذج من التركيز على أهم أجزاء تسلسل الإدخال ، فإنه يحسن دقة وتماسك المخرجات الناتجة ، مما يجعل GPT أداة قوية لمجموعة واسعة من تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية.
