Объясните механизм multihead attention

Механизм attention используется в трансформерах. Он позволяет заставить модель «обращать внимание» на важные слова в предложении. Multihead attention расширяет эту идею, используя несколько «голов» внимания для одновременного анализа информации как бы с разных точек зрения. Каждая «голова» работает независимо, позволяя модели захватывать разнообразные взаимосвязи и зависимости в данных.

На практике мы делим весь эмбеддинг и прогоняем каждую часть через разные матрицы. Так мы получаем разнообразные представления. Плюсом к этому идёт возможность распараллелить процесс. В итоге результаты всех независимых механизмов внимания объединяются и проходят через линейный слой для получения финального представления.

#глубокое_обучение
#NLP