빨간색 글자가 현재읽고 있는 단어고
파란색글자가 활성화된거라는데
저 활성화 기준이 빨간색 글자와의 연관성을 뜻하는게 맞냐?
그리고 그 연관성이라는게 "같이 등장하는 단어들"이 맞냐?
그러니까 같이 등장하는 단어들이 활성화 된거아님?
셀프어텐션도 저 문장 달랑 한개만 가지고는 할수없는거 아님?
다른 여러 문장을 배우고 "같이 등장할 확률이 높은 단어"를
제시하는게 어텐션아님?
그런데 이 두번째 짤에서 셀프어텐션의 예시는
그냥 분포가설 써서 일치하는 단어를 알아내고있음
첫번째 짤은 내추측으로는 같이 등장하는 단어들을 강조.
두번째 짤은 내추측으로는 일치하는 단어들을 강조.
첫번째 짤과 두번째 짤 둘다 셀프어텐션이라면 공통점이 있겠지.
그 공통점은 내 추측으로는 두 문맥을 비교해서 일치하는 단어가 있으면 강조하는거 같다
시발 어텐션원리 좀 그냥 간단하게 설명해놓은게ㅜ없네
왜이러냐? 연구자들 이거머 시련의 일종이냐? 아니면 일부러 못알아먹게 존나어렵게 QKV가 어쩌고 씨발
진심 분포가설도 어쩌다찾은건데 기본원리는 존나쉬우면서
그걸 구현한다고 개피똥싸놓은거만 올려놓고
왜 핵심사실을 안말하냐고 죽이고싶네
- dc official App
그러니까 같이 등장하는 단어들이 활성화 된거아님? ㅇㅇ 아님 "같이 등장할 확률이 높은 단어"를 제시하는게 어텐션아님? ㅇㅇ 아님 셀프어텐션은 관계를 모델링하는 일반적인 방법? ㅇㅇ 맞음
그럼 저 파란단어들은 무슨기준으로 활성화된거냐? - dc App
일반적으로 말하면 모델이 주어진 문제 잘 풀도록 활성화된거지. 알고리즘적으론 각 토큰에서 파생된 쿼리ㅡ키의 도트값이 클수록 활성화된거긴 한데 토큰에서 쿼리, 키 매핑 자체도 러너블한 리니어 레이어니까 무지성으로 토큰 자체의 높은 시밀러리티가 쿼리 키의 높은 도트값으로 이어진다고 하기엔 약간 비약이 있음. 뭐 대체로 맞지만
시발 그게 최선의 설명이냐? 진짜 초중딩도 이해할수준으로 끌어내리는거 불가능함? - dc App
이해하고 싶으면 걍 이럴게 아니라 토치로 코드보면서 코드레벨로 이해하는게 훠어어얼씬 유익하고 좋음
아니 씨발 문과새끼처럼 추측만 하지말고 구현된 코드를봐ㅋㅋ