Claude 3.5 يستخدم Sonnet بنية محول متقدمة ، بناء على نموذج المحولات المعمول به مع العديد من الابتكارات الرئيسية [7]. تتيح هذه التحسينات النموذج من معالجة وتوليد النص مع الطلاقة المحسنة والتماسك والدقة [7] [1].
تشمل المكونات والتقدم المعماري الرئيسي:
* شبكات المحولات: في جوهرها ، تستخدم Architecture Sonnet شبكات المحولات المعروفة بقدرتها على معالجة نماذج لغة واسعة النطاق بشكل فعال [1].
* آليات الانتباه: تتضمن كلود 3.5 Sonnet آليات الاعتداء الذاتي والاعتداء الذاتي المعززة التي تسمح للنموذج بالتركيز على الأجزاء ذات الصلة من بيانات الإدخال ، وتحسين جودة وأهمية استجاباتها [3] [1]. يستخدم آليات انتباه متطورة تمكنها من التركيز على الأجزاء ذات الصلة من البيانات ، وتحسين دقة وأهمية مخرجاتها [5].
* آلية الاهتمام الذاتي: تتيح هذه الآلية للنموذج أن يزن أهمية الكلمات المختلفة في جملة ، مما يضمن فهمًا دقيقًا لبيانات الإدخال [1].
* الاهتمام متعدد الرأس: يمكّن الاهتمام متعدد الرأس Claude 3.5 من النظر في جوانب متعددة من المدخلات في وقت واحد ، مما يؤدي إلى تحسين قدرتها على توليد استجابات مفصلة وغنية بالسياق [1].
* Windows Intrent Windows: للتعامل مع تسلسل الإدخال الأطول بشكل أكثر فعالية ، يقدم Claude 3.5 Sonnet نوافذ انتباه ديناميكية تعتمد على طول الإدخال والتعقيد ، مما يسمح للنموذج بالتعامل مع مهام التفكير المعقدة متعددة الخطوات دون فقدان السياق [2].
* الاهتمام الخطي: يعالج التحديات في التحجيم بسبب التعقيد التربيعي لآليات انتباه المحول التقليدية ، مما يقلل من التكاليف الحسابية ويسمح للنموذج بالتعامل مع المدخلات الأكبر بشكل أكثر فعالية [2].
* طبقة دمج البيانات: يمتلك كلود 3.5 سونيت إطارًا تعليميًا متعدد الوسائط مع طبقة دمج البيانات التي تجمع بين مدخلات من طرائق مختلفة ، مثل النص والصور ، مما يخلق تمثيلًا موحدًا يمكن للنموذج أن يعمل معه [5].
* الترميز الموضعي: يعزز قدرة النموذج على فهم ترتيب الرموز في تسلسل [3] [5].
* قابلية التوسع والكفاءة: تم تحسين بنية المحولات النموذجية للكفاءة ، مما يتيح لها معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعات عالية دون المساومة على الدقة [2].
* التدريب الموزعة والاستدلال: يستفيد كلود 3.5 من تقنيات التدريب الموزعة التي تستفيد من المعالجة الموازية عبر معالجة وحدات معالجة الرسومات المتعددة ، مما يضمن تحديثات نموذجية أسرع واستدلال في الوقت الفعلي في بيئات الإنتاج [2].
* تقنيات التدريب المحسّنة: توظف خوارزميات تدريب محسنة ، بما في ذلك التدريب المختلط والتعلم الموزع عبر وحدات معالجة الرسومات ، لتقليل وقت التدريب واستهلاك الطاقة [2].
* ذاكرة السياق: يتضمن نظام ذاكرة سياق يسمح لـ Claude 3.5 بالاحتفاظ واستخدام المعلومات من التفاعلات السابقة ، وهو أمر ضروري للحفاظ على الاستمرارية والتماسك في المحادثات [1].
* التمثيل الهرمي: تمكين النموذج من معالجة وتوليد النص مع فهم أعمق للهياكل الهرمية والسياق [3].
* الاتصالات المتبقية: تحسين كفاءة التدريب والاستقرار من خلال تسهيل تدفق التدرجات عبر الشبكة [3].
الاستشهادات:
[1] https://claude3
[2] https://cladopedia.com/claude-3-5-sonnet-varvanced-transformer-model-2024/
[3] https://claude3
[4] https://claude3
[5] https://claude3
[6] https://claude3
[7]
[8]