Claude 3.5 Sonnet bruker flerhode oppmerksomhet for å forbedre dens evne til å fange opp forskjellige aspekter av forhold innen data [1]. Ved å bruke flere oppmerksomhetshoder, kan modellen lære forskjellige tolkninger av innspillet, noe som fører til mer nyanserte og kontekstuelt relevante svar [1]. Oppmerksomhetsmekanismen med flere hode gjør det mulig for Claude 3.5 Sonnet å vurdere flere aspekter av inngangen samtidig, og forbedre dens evne til å generere detaljerte og kontekstuelt rike responser [5].
Modellens arkitektur bruker oppmerksomhetsmekanismer for å fokusere på relevante deler av inngangsdataene, og forbedrer kvaliteten og relevansen av svarene [5] [7]. Disse mekanismene lar modellen veie viktigheten av forskjellige ord i en setning, og sikre en nyansert forståelse av inngangsdataene [5]. Dette oppnås gjennom selvoppmerksomhet, som gjør at modellen kan vurdere alle ord i en setning samtidig, og bestemme hvilke ord som er mest relevante for hverandre [1]. For eksempel, i en setning som "katten satt på matten", hjelper selvoppmerksomhet modellen til å forstå forholdet mellom "katt" og "SAT", selv om de er atskilt med andre ord [1].
Fusjonslaget benytter avanserte oppmerksomhetsmekanismer som gjør det mulig for Claude 3.5 Sonnet å fokusere på de mest relevante aspektene ved hver inngangsmodalitet [9]. Dette gjør at modellen kan kombinere informasjon fra forskjellige kilder på en meningsfull måte, for eksempel å bestemme hvilke deler av teksten som tilsvarer hvilke elementer av bildene i en nyhetsartikkel, og skaper en sammenhengende forståelse av innholdet [9].
Sitasjoner:
[1] https://cladopedia.com/the-technical-marvel-behind-claude-3-5-oNnet/
[2] https://ragaboutit.com/claude-3-5-onnet-the-new-benchmark-for-th-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-architecture-2024/
[6] https://claude3.pro/claude-3-5-onnet-performance-metrics/
[7] https://claude3.uk/the-technical-marvel-behind-claude-3-5-oNnet/
[8] https://claude3.pro/claude-3-5-onnet-architecture/
[9] https://claude3.pro/claude-3-5-onnet-multi-modal-levearning/