Self-attention is een mechanisme dat het model in staat stelt om te bepalen welke delen van een zin het meest relevant zijn voor het begrijpen van de huidige context en het voorspellen van het volgende woord of token. In plaats van elk woord in een zin onafhankelijk te behandelen, kijkt self-attention naar de relaties tussen woorden en hoe ze elkaar beïnvloeden.
Laten we een voorbeeld nemen om dit concept te illustreren:
Zin: "De kat die buiten was, miauwde luidruchtig omdat hij honger had."
Stel dat het model zich op het woord "miauwde" concentreert. Self-attention helpt het model te begrijpen dat "miauwde" verband houdt met "de kat", en niet met "buiten" of "honger". Dit wordt bereikt door het model toe te staan om verschillende "aandachtsgewichten" toe te kennen aan verschillende woorden in de zin, afhankelijk van hun relevantie voor het huidige woord.
Het self-attention-mechanisme werkt door drie soorten vectorrepresentaties te berekenen voor elk woord in de zin: een query-vector (Q), een key-vector (K) en een value-vector (V). Deze vectoren worden berekend op basis van de huidige woordrepresentaties (ook wel "embeddings" genoemd) en worden gebruikt om de aandachtsgewichten en uiteindelijke output van het mechanisme te bepalen.
De aandachtsgewichten tussen elk paar woorden in de zin worden berekend door de overeenkomst tussen hun query- en key-vectoren te meten. Dit resulteert in een aandachtsmatrix die aangeeft hoe sterk elk woord in de zin gerelateerd is aan de andere woorden. Vervolgens worden deze aandachtsgewichten gebruikt om een gewogen som van de value-vectoren te berekenen, wat resulteert in de uiteindelijke output van het self-attention-mechanisme.
In ons voorbeeld zou het model hoge aandachtsgewichten toekennen aan de relatie tussen "miauwde" en "de kat", en lagere gewichten aan de relaties tussen "miauwde" en andere woorden zoals "buiten" of "honger". Hierdoor kan het model de context beter begrijpen en nauwkeurigere voorspellingen doen.
Samengevat is self-attention een mechanisme dat het model in staat stelt om te bepalen welke delen van een zin het meest relevant zijn voor het begrijpen van de huidige context. Het helpt het model om relaties tussen woorden te identificeren en te begrijpen hoe ze elkaar beïnvloeden, wat cruciaal is voor het verwerken van natuurlijke taal en het genereren van nauwkeurige, samenhangende output.
Self-attention