В чем заключается принцип работы механизма attention в LLM?

Принцип работы механизма внимания (attention) в LLM заключается в том, чтобы модель могла фокусироваться на наиболее релевантных частях входного текста и уменьшать влияние менее важных данных. magnimindacademy.com

Работа attention строится на трёх основных сущностях: serverflow.ru

1. Query (Запрос). serverflow.ru Модель определяет, что ищет. habr.com Например, в предложении «The cat sat on the mat because it was warm» запрос — слово «it». outshift.cisco.com
2. Key (Ключ). serverflow.ru Каждое слово в предложении предлагает свой ключ. serverflow.ru
3. Value (Значение). serverflow.ru Модель определяет семантическое содержание каждого слова. serverflow.ru

Механизм вычисляет, насколько каждый запрос соответствует каждому ключу, получая веса внимания (Attention Weights), которые показывают степень важности других слов. serverflow.ru

Затем эти веса используются для построения взвешенной суммы из значений, создавая обогащённое контекстом представление слова. serverflow.ru

Например, в предложении «The cat sat on the mat because it was warm» механизм внимания помогает модели понять, что «it» относится к «the mat», а не к «the cat». outshift.cisco.com