| Claude 3.5 Sonet využívá pozornost více hlavy ke zlepšení své schopnosti zachytit různé aspekty vztahů v rámci dat [1]. Využitím hlav více pozornosti se může model naučit různé interpretace vstupu, což vede k dalším jemným a kontextově relevantním reakcím [1]. Mechanismus pozornosti s více hlavami umožňuje Claude 3.5 Sonet zvážit více aspektů vstupu současně a zlepšit jeho schopnost generovat podrobné a kontextově bohaté odpovědi [5].
Architektura modelu používá mechanismy pozornosti k zaměření na relevantní části vstupních dat, což zlepšuje kvalitu a relevanci jeho odpovědí [5] [7]. Tyto mechanismy umožňují modelu zvážit význam různých slov ve větě a zajistit nuanční pochopení vstupních údajů [5]. Toho je dosaženo prostřednictvím sebepoznání, což umožňuje modelu zvážit všechna slova ve větě současně a určuje, která slova jsou pro sebe nejrelevantnější [1]. Například ve větě jako „kočka seděla na rohoži“, sebepoznání pomáhá modelu pochopit vztah mezi „kočkou“ a „sat“, i když jsou odděleny jinými slovy [1].
Fúzní vrstva využívá pokročilé mechanismy pozornosti, které umožňují Claude 3.5 sonetu zaměřit se na nejrelevantnější aspekty každé vstupní modality [9]. To umožňuje modelu kombinovat informace z různých zdrojů smysluplným způsobem, jako je určení, které části textu odpovídají tomu, které prvky obrázků ve zpravodajském článku, a vytváří soudržné porozumění obsahu [9].
Citace:
[1] https://cladopedia.com/the-technical-marvel-behind-claude-3-nonnet/
[2] https://ragaboutit.com/claude-3-5-sonnet-the-new-benchmark-for-mag-models/
[3] https://claude3.pro/the-technical-marvel-behind-claude-3-5-sonnet/
[4] https://aragonresearch.com/claude-sonnet-3-5/
[5] https://claude3.uk/claude-3-5-sonnet-architecture-2024/
[6] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-erformance-metrics/
[7] https://claude3.uk/the-technical-marvel-behind-claude-3-nonnet/
[8] https://claude3.pro/Claude-3-5-sonnet-architecture/
[9] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-modal-learning/