Como funciona a atenção (attention) em redes neurais: a base dos LLMs e do ChatGPT

O mecanismo de atenção (attention) é o que permite ao ChatGPT e a outras redes neurais entender quais palavras são mais importantes. O Habr publicou uma análise curta de como funciona esse mecanismo, no qual se apoiam os LLMs e os transformers modernos.

O que é self-attention em redes neurais?

Self-attention é um mecanismo em que o modelo transforma a sequência de entrada em três representações (Query, Key, Value) e as compara para decidir, de forma dinâmica, quais partes da entrada devem ser processadas com mais prioridade na tarefa atual.

Como a attention é usada nos LLMs?

Nos LLMs modernos, a attention permite ao modelo escolher em quais tokens confiar mais ao processar o texto, o que garante melhor compreensão do contexto e das relações entre as palavras.

O que é attention em redes neurais?

É um mecanismo que permite ao modelo decidir dinamicamente quais tokens são mais importantes para a tarefa atual, usando representações Query, Key e Value.

Que tipos de attention o guia aborda?

Self-attention, cross-attention e multi-head attention, com exemplos em PyTorch.

Onde o mecanismo de attention é usado?

Em transformers e nos LLMs modernos. É a ideia básica que sustenta o ChatGPT, o Claude e outros modelos de linguagem.

Por que a attention é a base do ChatGPT e dos LLMs?

O mecanismo de atenção permite que os transformers processem sequências de palavras selecionando as partes importantes do texto. Ele está na base dos LLMs modernos, incluindo o ChatGPT, e permite que entendam o contexto e gerem respostas relevantes.