L

Learn AI

Відстежуй прогрес · навчайся офлайн

Відкрити

Урок 2 із 7

Кодуємо увагу

9 хв читання

Зміни одне слово в кінці речення — і «воно» раптом означає інше. Як код змушує токен читати сусідів?

Єдиний механізм, що має значення

Увага — це серце всієї моделі, і вона простіша, ніж звучить. Для кожного токена ти обчислюєш із його ембединга три вектори — запит (що я шукаю?), ключ (що я пропоную?) і значення (що я передам далі). Токен порівнює свій запит із кожним ранішим ключем, і що ближчий збіг, то більше того значення він вбирає.

Значення токена не зафіксоване — воно змішується з ранішими токенами, на які він звертає увагу. Це змішування і є увага.

Самоувага, а потім багато голів

Оскільки кожен токен звертає увагу на інші в тій самій послідовності, це самоувага. Ти запускаєш кілька паралельно — голови уваги — щоб одна голова стежила за граматикою, а інша за тим, хто що зробив. І ти маскуєш майбутнє: токен може дивитися лише назад, ніколи на слова, які має передбачити.

Кілька голів читають різні зв'язки водночас; маска тримає модель чесною, ховаючи те, що йде далі.

У коді Рашки це маленький клас: три лінійні шари для запиту, ключа й значення, масштабований скалярний добуток, причинна маска, а тоді складаєш голови. Цей клас, повторений, — це майже весь GPT.

Що збудовано

Що робить причинна маска у самоувазі?

Продовжити в застосунку

Пройди весь курс «Побудуй LLM з нуля» — з відстеженням

Отримай персональний план, прогрес і стріки в застосунку — цей урок і кожен наступний, по порядку.