法學碩士中的注意力機制：直觀的解釋
Posted: Tue Dec 03, 2024 6:08 am
語言對於人類溝通至關重要，使其自動化可以帶來巨大的好處。自然語言處理（NLP）模型多年來一直在努力有效地捕捉人類語言的細微差別，直到出現了突破——注意力機制。
注意力機制是在 2017 年的論文《Attention Is All You Need》中引入的。與單獨處理單字的傳統方法不同，注意力根據每個單字與當前任務的相關性為其分配權重。這使得模型能夠捕獲遠端依賴關係，同時分析本地和全局上下文，並透過專注於句子的資訊部分來解決歧義。
考慮下面這句話：“邁阿密 伯利茲電話號碼列表 被稱為‘神奇之城’，擁有美麗的白色沙灘。”傳統模型會依序處理每個單字。然而，注意力機制的作用更像我們的大腦。它根據每個單字與理解當前焦點的相關性為每個單字分配一個分數。在考慮位置時，“邁阿密”和“海灘”等詞變得更加重要，因此它們會獲得更高的分數。
在本文中，我們將對注意力機制進行直觀的解釋。您還可以在本教程中找到有關變壓器如何運作的更多技術方法。讓我們開始吧！
傳統語言模型
讓我們透過考慮語言模型的更大背景來開始理解注意力機制的旅程。
語言處理基礎知識
語言透過嘗試理解語法結構（句法）和意義（語義）來對語言進行建模。目標是輸出具有與輸入相關的正確語法和語義的語言。
語言模型依賴一系列技術來分解和理解文本：
解析：此技術分析句子結構，為每個單字分配詞性（名詞、動詞、形容詞等）並辨識文法關係。
標記化：該模型將句子拆分為單字（標記），創建用於執行語義分析的構建塊（您可以在單獨的文章中了解有關標記化的更多資訊）。
詞幹擷取：此步驟將單字縮減為字根形式（例如，「walking」變為「walk」）。這確保了模型一致地處理相似的單字。
實體識別和關係提取：這些技術共同作用，對文本中的特定實體（如人或地點）進行識別和分類，並揭示它們的關係。
詞嵌入：最後，模型為每個詞（向量）創建一個數字表示，捕獲其含義以及與其他詞的聯繫。這允許模型處理文字並執行翻譯或摘要等任務。
傳統模型的局限性
雖然傳統語言模型為 NLP 的進步鋪平了道路，但它們在充分掌握自然語言的複雜性方面面臨著挑戰：
有限的上下文：傳統模型通常將文字表示為一組單獨的標記，無法捕捉句子的更廣泛的上下文。這使得我們很難理解句子中相距較遠的單字如何相關。
短上下文：這些模型在處理過程中考慮的上下文視窗通常是有限的。這意味著他們無法捕獲遠程依賴性，即句子中相距較遠的單字會影響彼此的含義。
單字消歧問題：傳統模型很難僅根據周圍的單字來消除具有多種含義的單字的歧義。他們缺乏考慮更廣泛的背景來確定預期含義的能力。
泛化挑戰：由於網路架構和可用訓練資料量的限制，這些模型通常難以適應新的或未見過的情況（域外資料）。
語言模型中的注意力是什麼？
與孤立地處理單字的傳統模型不同，注意力允許語言模型考慮上下文。讓我們看看這是關於什麼的！
關注就是你所需要的
NLP 領域的遊戲規則改變者出現在 2017 年，當時《Attention Is All You Need》論文引入了注意力機制。
本文提出了一種稱為Transformer 的新架構。與循環神經網路（RNN）和卷積神經網路（CNN）等舊方法不同，Transformers 使用注意力機制。
透過解決傳統模型的許多問題，變壓器（和注意力）已成為當今許多最受歡迎的大型語言模型（LLM）的基礎，例如OpenAI 的 GPT-4和 ChatGPT。
注意力如何發揮作用？
讓我們考慮一下這兩句話中的「bat」一詞：
“揮棒！”
“蝙蝠在晚上飛。”
注意力機制是在 2017 年的論文《Attention Is All You Need》中引入的。與單獨處理單字的傳統方法不同，注意力根據每個單字與當前任務的相關性為其分配權重。這使得模型能夠捕獲遠端依賴關係，同時分析本地和全局上下文，並透過專注於句子的資訊部分來解決歧義。
考慮下面這句話：“邁阿密 伯利茲電話號碼列表 被稱為‘神奇之城’，擁有美麗的白色沙灘。”傳統模型會依序處理每個單字。然而，注意力機制的作用更像我們的大腦。它根據每個單字與理解當前焦點的相關性為每個單字分配一個分數。在考慮位置時，“邁阿密”和“海灘”等詞變得更加重要，因此它們會獲得更高的分數。
在本文中，我們將對注意力機制進行直觀的解釋。您還可以在本教程中找到有關變壓器如何運作的更多技術方法。讓我們開始吧！
傳統語言模型
讓我們透過考慮語言模型的更大背景來開始理解注意力機制的旅程。
語言處理基礎知識
語言透過嘗試理解語法結構（句法）和意義（語義）來對語言進行建模。目標是輸出具有與輸入相關的正確語法和語義的語言。
語言模型依賴一系列技術來分解和理解文本：
解析：此技術分析句子結構，為每個單字分配詞性（名詞、動詞、形容詞等）並辨識文法關係。
標記化：該模型將句子拆分為單字（標記），創建用於執行語義分析的構建塊（您可以在單獨的文章中了解有關標記化的更多資訊）。
詞幹擷取：此步驟將單字縮減為字根形式（例如，「walking」變為「walk」）。這確保了模型一致地處理相似的單字。
實體識別和關係提取：這些技術共同作用，對文本中的特定實體（如人或地點）進行識別和分類，並揭示它們的關係。
詞嵌入：最後，模型為每個詞（向量）創建一個數字表示，捕獲其含義以及與其他詞的聯繫。這允許模型處理文字並執行翻譯或摘要等任務。
傳統模型的局限性
雖然傳統語言模型為 NLP 的進步鋪平了道路，但它們在充分掌握自然語言的複雜性方面面臨著挑戰：
有限的上下文：傳統模型通常將文字表示為一組單獨的標記，無法捕捉句子的更廣泛的上下文。這使得我們很難理解句子中相距較遠的單字如何相關。
短上下文：這些模型在處理過程中考慮的上下文視窗通常是有限的。這意味著他們無法捕獲遠程依賴性，即句子中相距較遠的單字會影響彼此的含義。
單字消歧問題：傳統模型很難僅根據周圍的單字來消除具有多種含義的單字的歧義。他們缺乏考慮更廣泛的背景來確定預期含義的能力。
泛化挑戰：由於網路架構和可用訓練資料量的限制，這些模型通常難以適應新的或未見過的情況（域外資料）。
語言模型中的注意力是什麼？
與孤立地處理單字的傳統模型不同，注意力允許語言模型考慮上下文。讓我們看看這是關於什麼的！
關注就是你所需要的
NLP 領域的遊戲規則改變者出現在 2017 年，當時《Attention Is All You Need》論文引入了注意力機制。
本文提出了一種稱為Transformer 的新架構。與循環神經網路（RNN）和卷積神經網路（CNN）等舊方法不同，Transformers 使用注意力機制。
透過解決傳統模型的許多問題，變壓器（和注意力）已成為當今許多最受歡迎的大型語言模型（LLM）的基礎，例如OpenAI 的 GPT-4和 ChatGPT。
注意力如何發揮作用？
讓我們考慮一下這兩句話中的「bat」一詞：
“揮棒！”
“蝙蝠在晚上飛。”