Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Çok Başlı Dikkat Mekanizması Claude 3.5 Sonnet'in performansını nasıl iyileştirir?


Çok Başlı Dikkat Mekanizması Claude 3.5 Sonnet'in performansını nasıl iyileştirir?


Claude 3.5 sonnet, verilerdeki ilişkilerin farklı yönlerini yakalama yeteneğini geliştirmek için çok başlı dikkat kullanır [1]. Birden fazla dikkat kafası kullanarak, model girdinin çeşitli yorumlarını öğrenebilir ve daha nüanslı ve bağlamsal olarak ilgili yanıtlara yol açabilir [1]. Çok başlı dikkat mekanizması, Claude 3.5 sonnet'in girişin birden fazla yönünü aynı anda dikkate almasını ve ayrıntılı ve bağlamsal olarak zengin yanıtlar üretme yeteneğini geliştirmesini sağlar [5].

Modelin mimarisi, giriş verilerinin ilgili kısımlarına odaklanmak ve yanıtlarının kalitesini ve alaka düzeyini geliştirmek için dikkat mekanizmalarını kullanır [5] [7]. Bu mekanizmalar, modelin bir cümledeki farklı kelimelerin önemini tartmasına izin vererek giriş verilerinin nüanslı bir şekilde anlaşılmasını sağlar [5]. Bu, modelin aynı anda bir cümledeki tüm kelimeleri dikkate almasını sağlayan ve hangi kelimelerin birbiriyle en alakalı olduğunu belirleyen kendine dikkatle elde edilir [1]. Örneğin, "kedi paspasın üzerine oturdu" gibi bir cümlede, kendi kendine dikkat, modelin başka kelimelerle ayrılmış olmalarına rağmen "kedi" ve "sat" arasındaki ilişkiyi anlamasına yardımcı olur [1].

Füzyon katmanı, Claude 3.5 sonnetinin her bir giriş modalitesinin en alakalı yönlerine odaklanmasını sağlayan gelişmiş dikkat mekanizmaları kullanır [9]. Bu, modelin çeşitli kaynaklardan gelen bilgileri, metnin hangi bölümlerinin bir haber makalesindeki görüntülerin hangi öğelerine karşılık geldiğini belirlemek ve içeriğin uyumlu bir anlayışını oluşturma gibi anlamlı bir şekilde birleştirmesini sağlar [9].

Alıntılar:
[1] https://cladopedia.com/the-technical-lanvel-behind-claude-3-5-onnet/
[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-stonnet-architecture-2024/
[6] https://claude3.pro/claude-3-5-onnet-pomformance- Metrics/
[7] https://claude3.uk/the-technical-marvel-behind-claude-3-5-onnet/
[8] https://claude3.pro/claude-3-5-onnet-architecture/
[9] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-multi-modal-rearning/

Düşünceden cevap: https://www.perplexity.ai/search/how-does-the-multi-head-attent-e19vakxqtec5uqyjnp9unw?utm_source=copy_utput