LLMの数学を解き明かす：注意機構の力を解き放つ

この記事は、大規模言語モデル (LLM) の重要な注意機構の数学的基礎を掘り下げています。 計算を分解し、PyTorchの実装例を提供することで、Transformerがどのように入力テキストから主要な特徴を特定し、抽出するかを明確に理解し、より洗練されたAIアプリケーションへの道を開きます。

• •この記事では、Transformerの主要コンポーネントである注意機構の内部動作を説明しています。
• •クエリ、キー、バリューベクトルなど、注意力を計算するために使用される数式を分解します。
• •PyTorchの実装例は、実際にどのように注意が実装されているかを示しています。