„Claude 3.5 Sonnet“ naudoja kelių galvučių dėmesį, kad pagerintų jo sugebėjimą užfiksuoti skirtingus duomenų santykių aspektus [1]. Naudojant daugybę dėmesio galvų, modelis gali išmokti įvairių įvesties interpretacijų, sukeldamas niuansuotesnius ir kontekstines reakcijas [1]. Kelių galvučių dėmesio mechanizmas leidžia „Claude 3.5 Sonet“ vienu metu apsvarstyti kelis įvesties aspektus, pagerindamas jo sugebėjimą generuoti išsamius ir kontekstines turtingus atsakymus [5].
Modelio architektūra naudoja dėmesio mechanizmus, kad sutelktų dėmesį į atitinkamas įvesties duomenų dalis, pagerindama jo atsakymų kokybę ir aktualumą [5] [7]. Šie mechanizmai leidžia modeliui pasverti skirtingų žodžių svarbą sakinyje, užtikrinant niuansuotą įvesties duomenų supratimą [5]. Tai pasiekiama per savarankiškumą, kuris leidžia modeliui vienu metu atsižvelgti į visus žodžius sakinyje, nustatant, kurie žodžiai yra aktualiausi vienas kitam [1]. Pavyzdžiui, tokiame sakinyje kaip „Katė sėdėjo ant kilimėlio“, savireguliacija padeda modeliui suprasti santykį tarp „katės“ ir „sat“, net jei jie yra atskirti kitais žodžiais [1].
Suliejimo sluoksnyje naudojami pažangiausi dėmesio mechanizmai, leidžiantys „Claude 3.5 Sonet“ sutelkti dėmesį į svarbiausius kiekvieno įvesties modalumo aspektus [9]. Tai leidžia modeliui reikšmingai sujungti informaciją iš įvairių šaltinių, pavyzdžiui, nustatyti, kurios teksto dalys atitinka vaizdų elementus naujienų straipsnyje, sukuriant darnų turinio supratimą [9].
Citatos:
[1] https://cladopedia.com/theechnical-arvel-behind-laude-3-5-sonnet/
[2] https://ragaboutit.com/claude-3-5-sonnet-the-new-benchmark-for-rag-models/
]
[4] https://aragonresearch.com/claude-sonnet-3-5/
[5] https://claude3.uk/claude-3-5-sonnet-architcture-2024/
[6] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-performance-metrics/
]
[8] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-architcture/
[9] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-multi-modal-learning/