Claude 3.5 Sonnet izmanto vairāku galvas uzmanību, lai uzlabotu tā spēju uztvert dažādus attiecību aspektus datos [1]. Izmantojot vairākas uzmanības galviņas, modelis var apgūt dažādas ievades interpretācijas, izraisot niansētākas un kontekstā nozīmīgākas atbildes [1]. Vairāku galvas uzmanības mehānisms ļauj Claude 3.5 sonetam vienlaikus apsvērt vairākus ievades aspektus, uzlabojot tā spēju ģenerēt detalizētas un kontekstuāli bagātīgas atbildes [5].
Modeļa arhitektūrā tiek izmantoti uzmanības mehānismi, lai koncentrētos uz attiecīgajām ievades datu daļām, uzlabojot tā reakciju kvalitāti un atbilstību [5] [7]. Šie mehānismi ļauj modelim nosvērt dažādu vārdu nozīmi teikumā, nodrošinot niansētu izpratni par ievades datiem [5]. Tas tiek panākts ar pašpārliecinātību, kas ļauj modelim vienlaikus apsvērt visus teikuma vārdus, nosakot, kuri vārdi ir visatbilstošāk viens otram [1]. Piemēram, tādā teikumā kā "Kaķis sēdēja uz paklāja" pašpārliecinātība palīdz modelim izprast attiecības starp "kaķi" un "SAT", kaut arī tos atdala citi vārdi [1].
Fusion slānī tiek izmantoti progresīvi uzmanības mehānismi, kas ļauj Claude 3.5 Sonnet koncentrēties uz katras ieejas modalitātes visatbilstošākajiem aspektiem [9]. Tas ļauj modelim jēgpilnā veidā apvienot informāciju no dažādiem avotiem, piemēram, nosakot, kuras teksta daļas atbilst tam, kuri attēlu elementi ziņu rakstā, radot saliedētu izpratni par saturu [9].
Atsauces:
[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-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-learning/