Claude 3.5 Sonnet ใช้ความสนใจหลายหัวเพื่อปรับปรุงความสามารถในการจับภาพความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันภายในข้อมูล [1] ด้วยการใช้หัวความสนใจหลายอย่างโมเดลสามารถเรียนรู้การตีความที่หลากหลายของอินพุตนำไปสู่การตอบสนองที่เหมาะสมยิ่งขึ้นและเกี่ยวข้องกับบริบท [1] กลไกความสนใจแบบหลายหัวช่วยให้ Claude 3.5 Sonnet สามารถพิจารณาหลายแง่มุมของอินพุตพร้อมกันปรับปรุงความสามารถในการสร้างการตอบสนองอย่างละเอียดและอุดมไปด้วยบริบท [5]
สถาปัตยกรรมของโมเดลใช้กลไกความสนใจเพื่อมุ่งเน้นไปที่ส่วนที่เกี่ยวข้องของข้อมูลอินพุตปรับปรุงคุณภาพและความเกี่ยวข้องของการตอบสนอง [5] [7] กลไกเหล่านี้ช่วยให้แบบจำลองชั่งน้ำหนักความสำคัญของคำที่แตกต่างกันในประโยคเพื่อให้มั่นใจว่ามีความเข้าใจที่เหมาะสมของข้อมูลอินพุต [5] นี่คือความสำเร็จผ่านการตั้งใจด้วยตนเองซึ่งช่วยให้แบบจำลองพิจารณาคำทั้งหมดในประโยคพร้อมกันโดยพิจารณาว่าคำที่เกี่ยวข้องกันมากที่สุด [1] ตัวอย่างเช่นในประโยคเช่น "แมวนั่งอยู่บนเสื่อ" ความตั้งใจของตนเองช่วยให้แบบจำลองเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่าง "แมว" และ "SAT" แม้ว่าพวกเขาจะถูกแยกออกจากกันโดยคำอื่น ๆ [1]
เลเยอร์ฟิวชั่นใช้กลไกความสนใจขั้นสูงที่เปิดใช้งาน Claude 3.5 Sonnet เพื่อมุ่งเน้นไปที่แง่มุมที่เกี่ยวข้องมากที่สุดของแต่ละการป้อนข้อมูล [9] สิ่งนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ อย่างมีความหมายเช่นการพิจารณาว่าส่วนใดของข้อความที่สอดคล้องกับองค์ประกอบของภาพในบทความข่าวสร้างความเข้าใจที่เหนียวแน่นของเนื้อหา [9]
การอ้างอิง:
[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
[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/
-
-
-