Claude 3.5 sonnet, birkaç temel yenilikle yerleşik transformatör modelini geliştiren gelişmiş bir transformatör mimarisi kullanır [7]. Bu geliştirmeler, modelin akıcılık, tutarlılık ve doğruluk ile metin işleme ve üretmesini sağlar [7] [1].
Temel mimari bileşenler ve gelişmeler şunları içerir:
* Transformer Networks: Sonnet mimarisi, büyük ölçekli dil modellerini etkili bir şekilde işleme yetenekleri ile bilinen transformatör ağlarını kullanır [1].
* Dikkat mekanizmaları: Claude 3.5 sonnet, modelin giriş verilerinin ilgili kısımlarına odaklanmasını ve yanıtlarının kalitesini ve alaka düzeyini artırmasını sağlayan gelişmiş kendine dikkat ve çapraz dikkat mekanizmaları içerir [3] [1]. Verilerin ilgili kısımlarına odaklanmasını sağlayan ve çıktılarının doğruluğunu ve alaka düzeyini artırmasını sağlayan sofistike dikkat mekanizmaları kullanır [5].
* Kendi kendine dikkat mekanizması: Bu mekanizma, modelin bir cümledeki farklı kelimelerin önemini tartmasını sağlar ve girdi verilerinin nüanslı bir şekilde anlaşılmasını sağlar [1].
* Çok başlı dikkat: Çok başlı dikkat, Claude 3.5'in girişin birden fazla yönünü aynı anda dikkate almasını ve ayrıntılı ve bağlamsal olarak zengin yanıtlar üretme yeteneğini geliştirmesini sağlar [1].
* Dinamik Dikkat Pencereleri: Daha uzun giriş sekanslarını daha etkili bir şekilde işlemek için Claude 3.5 sonnet, giriş uzunluğuna ve karmaşıklığına göre ayarlanan dinamik dikkat pencereleri getirerek modelin bağlamı kaybetmeden karmaşık, çok aşamalı akıl yürütme görevlerini yerine getirmesine izin verir [2].
* Doğrusallaştırılmış dikkat: Geleneksel transformatörün dikkat mekanizmalarının ikinci dereceden karmaşıklığı nedeniyle ölçeklendirmedeki zorlukları ele alır, bu da hesaplama maliyetlerini azaltır ve modelin daha büyük girişleri daha etkili bir şekilde ele almasına izin verir [2].
* Veri Füzyon Katmanı: Claude 3.5 sonnet, metin ve görüntüler gibi farklı yöntemlerden gelen girişleri birleştiren, modelin çalışabileceği birleşik bir gösterim oluşturan bir veri füzyon katmanına sahip çok modlu bir öğrenme çerçevesine sahiptir [5].
* Konumsal kodlama: Modelin jetonların sırasını bir sırada anlama yeteneğini geliştirir [3] [5].
* Ölçeklenebilirlik ve verimlilik: Modelin transformatör mimarisi verimlilik için optimize edilmiştir, bu da doğruluktan ödün vermeden yüksek hızlarda büyük miktarlarda veri işlemesine izin verir [2].
* Dağıtılmış eğitim ve çıkarım: Claude, çoklu GPU'larda paralel işlemeden yararlanan ve üretim ortamlarında gerçek zamanlı çıkarım sağlar [2].
* Optimize edilmiş eğitim teknikleri: Eğitim süresini ve enerji tüketimini azaltmak için karma hassasiyet eğitim ve GPU'lar arasında dağıtılmış öğrenme dahil optimize edilmiş eğitim algoritmaları kullanır [2].
* Bağlam belleği: Claude 3.5'in önceki etkileşimlerden gelen bilgileri korumasını ve kullanmasını sağlayan bir bağlam belleği sistemi içerir; bu, konuşmalarda sürekliliği ve tutarlılığı korumak için gereklidir [1].
* Hiyerarşik gösterimler: Modelin, hiyerarşik yapılar ve bağlam hakkında daha derin bir anlayışla metin işlemesini ve üretmesini sağlayın [3].
* Kalan bağlantılar: Ağ üzerinden gradyan akışını kolaylaştırarak eğitim verimliliğini ve stabilitesini artırın [3].
Alıntılar:
[1] https://claude3.uk/claude-3-5-stonnet-architecture-2024/
[2] https://cladopedia.com/claude-3-5-onnet-dvanced-transformer-2024/
[3] https://claude3.pro/the-technical-marvel-behind-claude-3-5-sonnet/
[4] https://claude3.uk/claude-3-5-stonnet-dvanced-transformer-2024/
[5] https://claude3.uk/the-technical-marvel-behind-claude-3-5-onnet/
[6] https://claude3.pro/claude-3-5-onnet-architecture/
[7] https://claude3.pro/claude-3-5-stonnet-dvanced-transformer-model/
[8] https://www.glbgpt.com/blog/expling-the-magic-of-claude-3-5-in-sonnet-generation/