Claude 3.5 sonetul folosește atenția multi-cap pentru a-și îmbunătăți capacitatea de a capta diferite aspecte ale relațiilor din date [1]. Folosind mai multe capete de atenție, modelul poate învăța diverse interpretări ale contribuției, ceea ce duce la răspunsuri mai nuanțate și relevante contextual [1]. Mecanismul de atenție multi-cap permite Claude 3.5 Sonet să ia în considerare mai multe aspecte ale intrării simultan, îmbunătățindu-și capacitatea de a genera răspunsuri detaliate și bogate contextual [5].
Arhitectura modelului folosește mecanisme de atenție pentru a se concentra pe părțile relevante ale datelor de intrare, îmbunătățind calitatea și relevanța răspunsurilor sale [5] [7]. Aceste mecanisme permit modelului să cântărească importanța diferitelor cuvinte într -o propoziție, asigurând o înțelegere nuanțată a datelor de intrare [5]. Acest lucru se realizează prin auto-atenție, ceea ce permite modelului să ia în considerare toate cuvintele dintr-o propoziție simultan, determinând ce cuvinte sunt cele mai relevante între ele [1]. De exemplu, într-o propoziție precum „pisica s-a așezat pe covoraș”, auto-atenția ajută modelul să înțeleagă relația dintre „pisică” și „sat”, chiar dacă acestea sunt separate de alte cuvinte [1].
Stratul de fuziune folosește mecanisme avansate de atenție care permit Sonnet Claude 3.5 să se concentreze pe cele mai relevante aspecte ale fiecărei modalități de intrare [9]. Acest lucru permite modelului să combine informațiile din diverse surse într -un mod semnificativ, cum ar fi determinarea părților din text corespunzătoare elementelor imaginilor dintr -un articol de știri, creând o înțelegere coezivă a conținutului [9].
Citări:
[1] https://cladopedia.com/the-technical-marvel-behind-claude-3-5-sonnet/
[2] https://ragaboutit.com/claude-3-5-sonnet-the-new-benchmark-for-rag-models/
[3] https://claude3.pro/the-technical-marvel-behind-claude-3-5-sonnet/
[4] https://aragonresearch.com/claude-ennet-3-5/
[5] https://claude3.uk/claude-3-5-nsonnet-architecture-2024/
[6] https://claude3.pro/claude-3-5-nsonnet-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-learning/