Claude 3.5 Sonnet hyödyntää monen pään huomiota parantaakseen sen kykyä kaapata datan suhteiden eri näkökohtia [1]. Käyttämällä useita huomiopäitä malli voi oppia erilaisia tulkintoja panosta, mikä johtaa vivahteisiin ja asiayhteyteen liittyviin vastauksiin [1]. Monen pään huomiomekanismi antaa Claude 3.5 Sonetia harkita syötteen useita näkökohtia samanaikaisesti parantaen sen kykyä luoda yksityiskohtaisia ja asiayhteyteen liittyviä vastauksia [5].
Mallin arkkitehtuuri käyttää huomiomekanismeja keskittyä syöttötietojen merkityksellisiin osiin parantaen sen vastausten laatua ja relevanssia [5] [7]. Nämä mekanismit antavat mallin punnita eri sanojen merkitystä lauseessa varmistaen syöttötietojen vivahtetun ymmärryksen [5]. Tämä saavutetaan itsenäisyydellä, jonka avulla malli voi harkita kaikkia lauseiden sanoja samanaikaisesti määrittämällä, mitkä sanat ovat toisilleen merkityksellisimpiä [1]. Esimerkiksi lauseessa, kuten "kissa istui matolla", "itsehajoaminen auttaa mallia ymmärtämään" kissan "ja" SAT "-suhteen, vaikka ne erotetaan toisin sanoen [1].
Fuusiokerroksessa käytetään edistyneitä huomiomekanismeja, joiden avulla Claude 3.5 Sonnet voi keskittyä kunkin syöttömuodon merkittävimpiin näkökohtiin [9]. Tämän avulla malli voi yhdistää tiedon eri lähteistä merkityksellisellä tavalla, kuten määrittää, mitkä tekstin osat vastaavat kuvien elementtejä uutisartikkelissa luomalla yhtenäisen ymmärryksen sisällöstä [9].
Viittaukset:
.
.
.
[4] https://aragonresearch.com/claude-sonnet-3-5/
[5] https://claude3.uk/claude-3-5-onnet-architecture-2024/
[6] https://claude3.pro/claude-3-5-onnet-performance-metrics/
.
[8] https://claude3.pro/claude-3-5-konnet-architecture/
[9] https://claude3.pro/claude-3-5-onnet-multi-modal-learning/