tgoop.com/cvision/3903
Last Update:
بیاین یه نگاه کلی به مقاله داشته باشیم، همونطور که واقف هستین در مدل های LLMs، مکانیزم اصلی "توجه" یا attention به صورت یکپارچه عمل میکنه.
به عبارتی در این رویکرد monolithic attention، هنگام پردازش هر کلمه یا token در یه متن، مدل زبانی به تمامی کلمات قبلی در همان متن توجه میکنه. این ساز و کار به مدل این امکان رو میده تا روابط پیچیده بین کلمات را در طول متن درک کنه و به اصطلاح "زمینه" یا context رو به شکل مؤثری لحاظ کنه. درک زمینه به مدل کمک میکنه تا معنای دقیق کلمات در جملات و پاراگراف ها رو تشخیص بده و پاسخ های مرتبط تری تولید کنه.
با وجود مزایای زیادش monolithic attention از نظر محاسباتی بسیار پرهزینه و سنگیه. این مسئله به ویژه در پردازش متون طولانی تر خودش رو نشان میده. با افزایش طول متن، حجم محاسبات مورد نیاز برای monolithic attention به شکل تصاعدی افزایش پیدا میکنه. این محدودیت محاسباتی، مانعی جدی بر سر راه توسعه مدل های زبانی بزرگ تر و کارآمدتر محسوب میشه.
ادامه دارد ...
BY Tensorflow(@CVision)
Share with your friend now:
tgoop.com/cvision/3903