Claude 3.5十四行诗利用多头关注来提高其在数据中捕获关系不同方面的能力[1]。通过采用多个注意力头，该模型可以学习对输入的各种解释，从而导致更细微和上下文相关的响应[1]。多头注意机制使Claude 3.5十四行诗能够同时考虑输入的多个方面，从而提高了其产生详细且上下文丰富的响应的能力[5]。
该模型的体系结构使用注意机制来关注输入数据的相关部分，从而提高其响应的质量和相关性[5] [7]。这些机制使该模型可以权衡句子中不同单词的重要性，从而确保对输入数据的细微理解[5]。这是通过自我注意力来实现的，该自我发挥使模型可以同时考虑句子中的所有单词，从而确定哪个单词彼此最相关[1]。例如，在诸如“猫坐在垫子上”之类的句子中，自我发明有助于模型理解“猫”和“ sat”之间的关系，即使它们被其他单词分开[1]。
融合层采用高级注意机制，使Claude 3.5十四行诗能够专注于每个输入方式的最相关方面[9]。这允许模型以有意义的方式将来自各种来源的信息组合在一起，例如确定文本的哪些部分与新闻文章中图像的哪些元素相对应，从而对内容有凝聚力的理解[9]。
引用：
[1] https://cladopedia.com/the-technical-marvel-behind-claude-3-5-sonnet/
[2] https://ragaboutit.com/claude-3-5-sonnet-the-new-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/