Claude 3.5 Sonnetは、データ内の関係のさまざまな側面をキャプチャする能力を向上させるために、マルチヘッドの注意を利用しています[1]。複数の注意ヘッドを採用することにより、モデルは入力のさまざまな解釈を学ぶことができ、より微妙で文脈的に関連する応答につながります[1]。マルチヘッドの注意メカニズムにより、Claude 3.5 Sonnetは入力の複数の側面を同時に考慮し、詳細で文脈的に豊富な応答を生成する能力を向上させることができます[5]。
モデルのアーキテクチャは注意メカニズムを使用して入力データの関連部分に焦点を当て、その応答の品質と関連性を改善します[5] [7]。これらのメカニズムにより、モデルは文のさまざまな単語の重要性を比較検討し、入力データの微妙な理解を確保することができます[5]。これは自己attentionによって達成されます。これにより、モデルは文のすべての単語を同時に考慮し、どの単語が互いに最も関連しているかを決定できます[1]。たとえば、「猫がマットの上に座っていた」などの文では、自己attentionは、モデルが「猫」と「土」の関係を理解するのに役立ちます。
融合層は、クロード3.5ソネットが各入力モダリティの最も関連性の高い側面に焦点を当てることができる高度な注意メカニズムを採用しています[9]。これにより、モデルはさまざまなソースからの情報を意味のある方法で組み合わせることができます。たとえば、テキストのどの部分がニュース記事の画像の要素に対応し、コンテンツのまとまりのある理解を作成することができます[9]。
引用：
[1] https://cladopedia.com/the-technical-marvel-behind-claude-3-5-sonnet/
[2] https://ragaboutit.com/claude-3-5-sonnet-the-new-benchmark-forrag-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-performance-metrics/
[7] https://claude3.uk/the-technical-marvel-behind-claude-3-5-sonnet/
[8] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-architecture/
[9] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-multi-modal-rearning/