Mitme tähelepanupead abil saab mudel õppida sisendi erinevaid tõlgendusi, mis viib nüansseeritumate ja kontekstiliselt oluliste vastusteni [1]. Mitmepeaga tähelepanu mehhanism võimaldab Claude 3.5 sonetil kaaluda sisendi mitut aspekti üheaegselt, parandades selle võimet genereerida üksikasjalikke ja kontekstiliselt rikkalikke vastuseid [5].
Mudeli arhitektuur kasutab tähelepanu mehhanisme, et keskenduda sisendandmete asjakohastele osadele, parandades selle vastuste kvaliteeti ja asjakohasust [5] [7]. Need mehhanismid võimaldavad mudelil kaaluda erinevate sõnade olulisust lauses, tagades sisendandmete nüansirikka mõistmise [5]. See saavutatakse enesejälgimise kaudu, mis võimaldab mudelil kaaluda kõiki lauses olevaid sõnu samaaegselt, määrates, millised sõnad on üksteise jaoks kõige olulisemad [1]. Näiteks sellises lauses nagu "Kass istus matil", aitab enesejälgimine mudelil mõista "kassi" ja "SAT" suhet, isegi kui neid eraldatakse ka teisi sõnadega [1].
Termotuumasünteesi kiht kasutab täiustatud tähelepanu mehhanisme, mis võimaldavad Claude 3.5 sonetil keskenduda iga sisendviisi kõige olulisematele aspektidele [9]. See võimaldab mudelil ühendada erinevatest allikatest pärit teavet tähendusrikkal viisil, näiteks määratleda, millised teksti osad vastavad, millistele piltide elementidele uudisteartiklis, luues sisu sidusa mõistmise [9].
Tsitaadid:
]
]
]
[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/
]
[8] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-architecture/
[9] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-multi-modal-borning/