„Claude 3.5 Sonnet“ naudoja pažangią transformatoriaus architektūrą, remdamasis nustatytu transformatoriaus modeliu su keliomis pagrindinėmis naujovėmis [7]. Šie patobulinimai suteikia galimybę modeliui apdoroti ir generuoti tekstą pagerinus sklandumą, darną ir tikslumą [7] [1].
Pagrindiniai architektūriniai komponentai ir pasiekimai apima:
* Transformatorių tinklai: „Sonnet“ architektūra naudoja „Transformer“ tinklus, kurie yra žinomi dėl savo sugebėjimo efektyviai apdoroti didelio masto kalbų modelius [1].
* Dėmesio mechanizmai: „Claude 3.5 Sonnet“ apima patobulintus savęs sulaukimo ir kryžminio lankymo mechanizmus, leidžiančius modeliui sutelkti dėmesį į svarbias įvesties duomenų dalis, pagerinant jo atsakymų kokybę ir svarbą [3] [1]. Jame naudojami sudėtingi dėmesio mechanizmai, leidžiantys sutelkti dėmesį į atitinkamas duomenų dalis, pagerinant jo rezultatų tikslumą ir svarbą [5].
* Savarankiškumo mechanizmas: Šis mechanizmas leidžia modeliui pasverti skirtingų žodžių svarbą sakinyje, užtikrinant niuansuotą įvesties duomenų supratimą [1].
* Daugiafunkcis dėmesys: daugialypis dėmesys leidžia Claude 3.5 vienu metu apsvarstyti kelis įvesties aspektus, pagerinant jo sugebėjimą generuoti išsamius ir kontekstines turtingus atsakymus [1].
* Dinaminiai dėmesio langai: Norėdami efektyviau tvarkyti ilgesnes įvesties sekas, „Claude 3.5 Sonnet“ pristato dinaminius dėmesio langus, kurie koreguojami atsižvelgiant į įvesties ilgį ir sudėtingumą, leisdamas modeliui valdyti sudėtingas, kelių žingsnių samprotavimo užduotis neprarandant konteksto [2].
* Linijinis dėmesys: sprendžiami iššūkiai, susiję su mastelio keitimu dėl tradicinio transformatoriaus dėmesio mechanizmų kvadratinio sudėtingumo, kuris sumažina skaičiavimo sąnaudas ir leidžia modeliui efektyviau tvarkyti didesnes įvestis [2].
* Duomenų suliejimo sluoksnis: „Claude 3.5 Sonnet“ turi daugialypį mokymosi sistemą su duomenų sintezės sluoksniu, kuriame derinami įvairių būdų įvestys, tokios kaip tekstas ir vaizdai, sukuriant vieningą vaizdą, su kuriuo modelis gali veikti [5].
* Pozitinis kodavimas: sustiprina modelio gebėjimą suprasti žetonų tvarką seka [3] [5].
* Mastelio keitimas ir efektyvumas: Modelio transformatoriaus architektūra yra optimizuota efektyvumui, leidžiančiam jai apdoroti didelius duomenų kiekius dideliu greičiu, nepakenkiant tikslumui [2].
* Paskirstytas mokymas ir išvados: „Claude 3.5 Sonnet“ nauda iš paskirstytų mokymo metodų, kurie panaudoja lygiagrečią apdorojimą keliuose GPU, užtikrinant greitesnius modelio atnaujinimus ir realiojo laiko išvadą gamybos aplinkoje [2].
* Optimizuoti mokymo metodai: naudojami optimizuoti mokymo algoritmai, įskaitant mišraus tikslumo mokymus ir paskirstytą mokymąsi visame GPU, siekiant sutrumpinti mokymo laiką ir energijos suvartojimą [2].
* Kontekstinė atmintis: apima konteksto atminties sistemą, leidžiančią Claude 3.5 išlaikyti ir naudoti ankstesnių sąveikų informaciją, kuri yra būtina norint išlaikyti tęstinumą ir darną pokalbiuose [1].
* Hierarchiniai reprezentacijos: leiskite modeliui apdoroti ir generuoti tekstą gilesniu hierarchinių struktūrų ir konteksto supratimu [3].
* Likę jungtys: pagerinkite treniruočių efektyvumą ir stabilumą palengvinant gradientų srautą per tinklą [3].
Citatos:
[1]
[2] https://cladopedia.com/claude-3-5-sonnet-advanced-transformer-model-2024/
]
[4] https://claude3.uk/claude-3-5-sonnet-advanced-transformer-model-2024/
]
[6] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-architcture/
[7] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-advanced-transformer-model/
[8] https://www.glbgpt.com/blog/exploring-the-magic-of-laude-3-5-in-sonnet-generation/