Claude 3.5 Sonnet은 다중 헤드주의를 활용하여 데이터 내에서 관계의 다양한 측면을 포착하는 능력을 향상시킵니다 [1]. 여러주의 헤드를 사용 함으로써이 모델은 입력에 대한 다양한 해석을 배울 수 있으며, 더 미묘하고 상황에 맞는 응답을 초래할 수 있습니다 [1]. 다중 헤드주의 메커니즘을 통해 Claude 3.5 Sonnet은 입력의 여러 측면을 동시에 고려하여 상세하고 상황에 맞는 반응을 생성하는 능력을 향상시킬 수 있습니다 [5].
이 모델의 아키텍처는주의 메커니즘을 사용하여 입력 데이터의 관련 부분에 중점을 두어 응답의 품질과 관련성을 향상시킵니다 [5] [7]. 이러한 메커니즘은 모델이 문장에서 다른 단어의 중요성을 평가하여 입력 데이터에 대한 미묘한 이해를 보장합니다 [5]. 이것은 자체 변환을 통해 달성되며,이를 통해 모델이 문장의 모든 단어를 동시에 고려하여 서로 가장 관련이있는 단어를 결정할 수 있습니다 [1]. 예를 들어, "고양이가 매트에 앉았다"와 같은 문장에서, 자기 소수는 모델이 "고양이"와 "sat"사이의 관계를 이해하는 데 도움이되며, 다른 단어로 분리 되더라도 [1].
퓨전 층은 클로드 3.5 소네트가 각 입력 양식의 가장 관련성있는 측면에 초점을 맞출 수있는 고급주의 메커니즘을 사용합니다 [9]. 이를 통해 모델은 뉴스 기사의 이미지의 어떤 요소에 해당하는 텍스트의 어떤 부분을 결정하고, 내용에 대한 응집력있는 이해를 만드는 것과 같은 의미있는 방식으로 다양한 소스의 정보를 결합 할 수 있습니다 [9].
인용 :
[1] https://cladopedia.com/the-technical-marvel-behind-claude-3-5-onnet/
[2] https://ragaboutit.com/claude-3-5-onnet-the-new-benchmark-for-rag-models/
[3] https://claude3.pro/the-technical-marvel-behind-claude-3-5-onnet/
[4] https://aragonresearch.com/claude-sonnet-3-5/
[5] https://claude3.uk/claude-3-5-onnet-architection-2024/
[6] https://claude3.pro/claude-3-5-5-onnet-performance-metrics/
[7] https://claude3.uk/the-technical-marvel-behind-claude-3-5-sonnet/
[8] https://claude3.pro/claude-3-5-5-sonnet-architecture/
[9] https://claude3.pro/claude-3-5-5-onnet-multi-modal-learning/