عملکرد ثابت نرمال سازی در توجه چند سر چیست؟

در حوزه پردازش مدرن زبان طبیعی و یادگیری عمیق، معماری ترانسفورماتور به عنوان یک نیروی انقلابی ظاهر شده است که طیف گسترده ای از برنامه ها را از ترجمه ماشینی تا تولید متن را نیرو می دهد. در قلب ترانسفورماتور مکانیسم توجه چند سر نهفته است، جزء پیچیده ای که مدل را قادر می سازد تا روابط پیچیده را در توالی ها ثبت کند. یکی از جنبه های مهم که اغلب نادیده گرفته می شود توجه چند سر، ثابت عادی سازی است. در این پست وبلاگ، به‌عنوان تامین‌کننده فناوری‌های مرتبط با ترانسفورماتور، به عملکرد ثابت نرمال‌سازی در توجه چند سر و اهمیت آن در عملکرد کلی مدل می‌پردازم.

درک چند - توجه سر

قبل از اینکه نقش ثابت عادی سازی را بررسی کنیم، اجازه دهید مکانیسم توجه چند سر را به طور خلاصه مرور کنیم. توجه چند سر به مدل اجازه می دهد تا به بخش های مختلف توالی ورودی از منظرهای متعدد به طور همزمان توجه کند. این شامل چندین سر توجه موازی است که هر کدام توزیع توجه خود را بر روی توالی ورودی محاسبه می کند.

فرمول اصلی برای توجه به نقطه مقیاس شده - که هسته اصلی توجه چند سر است، به شرح زیر است:

[توجه(Q، K، V) = softmax\left(\frac{QK^{T}}{\sqrt{d_{k}}}\right)V]

که در آن (Q) ماتریس پرس و جو، (K) ماتریس کلید، (V) ماتریس مقدار، و (d_{k}) بعد کلیدها است. سپس توجه چند سر، خروجی های چند سر توجه را جمع می کند.

نقش ثابت عادی سازی (\sqrt{d_{k}})

ثابت نرمال سازی (\sqrt{d_{k}}) در فرمول مقیاس شده نقطه - توجه محصول نقش حیاتی در پایداری و اثربخشی مکانیسم توجه دارد.

جلوگیری از ایجاد نقطه بزرگ - ارزش محصول

با افزایش ابعاد (d_{k}) کلیدها، بزرگی محصولات نقطه ای (QK^{T}) نیز تمایل به افزایش دارد. بدون ثابت نرمال‌سازی، محصولات نقطه می‌توانند بسیار بزرگ شوند و باعث می‌شوند که تابع softmax به مناطقی که گرادیان‌های آن بسیار کوچک هستند، هدایت شود. این پدیده که به عنوان «مسئله گرادیان ناپدید» شناخته می‌شود، می‌تواند یادگیری مؤثر مدل را در طول آموزش دشوار کند.

برای نشان دادن این موضوع، تابع softmax را در نظر بگیرید (softmax(x_{i})=\frac{e^{x_{i}}}{\sum_{j = 1}^{n}e^{x_{j}}}). هنگامی که مقادیر ورودی (x_{i}) بسیار بزرگ هستند، تابع نمایی (e^{x_{i}}) به صورت تصاعدی رشد می‌کند و تفاوت بین بزرگترین و کوچک‌ترین مقادیر در ورودی softmax بسیار زیاد می‌شود. در نتیجه، خروجی softmax تحت سلطه چند مقدار بزرگ خواهد بود و گرادیان های تابع softmax نسبت به ورودی های آن نزدیک به صفر خواهد بود.

با تقسیم محصولات نقطه‌ای (QK^{T}) بر (\sqrt{d_{k}})، مقادیر را کاهش می‌دهیم و اطمینان حاصل می‌کنیم که در محدوده معقول‌تری باقی می‌مانند. این به جلوگیری از اشباع شدن تابع softmax کمک می کند و به مدل اجازه می دهد تا به طور موثرتری یاد بگیرد.

متعادل کردن سهم ابعاد مختلف

یکی دیگر از عملکردهای مهم ثابت نرمال سازی، متعادل کردن سهم ابعاد مختلف در محاسبه محصول نقطه ای است. در فضاهای با ابعاد بالا، ابعاد مختلف ممکن است مقیاس های متفاوتی داشته باشند و برخی از ابعاد ممکن است بیشتر از سایرین به محصول نقطه ای کمک کنند. ثابت نرمال‌سازی (\sqrt{d_{k}}) با نرمال‌سازی مقدار کلی محصول نقطه‌ای به کاهش این مشکل کمک می‌کند و اطمینان می‌دهد که هر بعد تأثیر متعادل‌تری بر توزیع توجه دارد.

تاثیر بر عملکرد مدل

استفاده از ثابت نرمال سازی تاثیر قابل توجهی بر عملکرد مدل ترانسفورماتور دارد.

بهبود ثبات تمرین

همانطور که قبلاً ذکر شد، ثابت نرمال سازی به جلوگیری از مشکل گرادیان ناپدید کننده کمک می کند، که برای ثبات فرآیند تمرین بسیار مهم است. بدون آن، مدل ممکن است نتواند همگرا شود یا ممکن است خیلی آهسته همگرا شود، که آموزش مدل های ترانسفورماتور در مقیاس بزرگ را دشوار می کند.

تعمیم پیشرفته

با متعادل کردن سهم ابعاد مختلف و جلوگیری از اشباع تابع softmax، ثابت نرمال‌سازی به مدل اجازه می‌دهد تا الگوهای توجه متنوع‌تر و معنی‌داری را بیاموزد. این به نوبه خود، توانایی مدل را برای تعمیم به داده‌های دیده نشده بهبود می‌بخشد و آن را در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی قوی‌تر و مؤثرتر می‌سازد.

برنامه های واقعی - جهانی و پیشنهادات ما

در دنیای واقعی، مدل‌های ترانسفورماتور در کاربردهای متنوعی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی رایانه و تشخیص گفتار استفاده می‌شوند. ما به عنوان تامین کننده فناوری های مرتبط با ترانسفورماتور، طیف وسیعی از محصولات با کیفیت بالا را برای پاسخگویی به نیازهای متنوع مشتریان خود ارائه می دهیم.

به عنوان مثال ما ارائه می دهیمترانسفورماتور کم تلفات غوطه ور در روغنکه برای به حداقل رساندن اتلاف انرژی و اطمینان از عملکرد قابل اعتماد طراحی شده اند. ماترانسفورماتور خشک 400 KVAبرای کاربردهایی که ایمنی و سازگاری با محیط زیست از اهمیت بالایی برخوردار است مناسب هستند. و ماترانسفورماتور قطب تلفن 167 KVAبه طور خاص برای استفاده در زیرساخت های مخابراتی طراحی شده اند.

برای خرید و مشاوره با ما تماس بگیرید

اگر به محصولات ما علاقه مند هستید یا هر گونه سوالی در مورد معماری ترانسفورماتور و توجه چند سر دارید، توصیه می کنیم برای خرید و مشاوره با ما تماس بگیرید. تیم کارشناسان ما آماده ارائه اطلاعات دقیق و پشتیبانی برای کمک به شما در اتخاذ بهترین تصمیم برای نیازهایتان هستند.

مراجع

• Vaswani، A.، Shazer، N.، Parmar، N.، Uszkoreit، J.، Jones، L.، Gomez، An، ... & Polosukhin، I. (2017). توجه تنها چیزی است که نیاز دارید. در پیشرفت در سیستم های پردازش اطلاعات عصبی (PP. 5998 - 6008).