‏📊 معرفی ریاضی مکانیزم Attention و ترنسفورمرها

‏مقاله Understanding Transformers and Attention Mechanisms یک مقدمه فنی و ریاضی از مفاهیم زیربنایی در مدل‌های زبانی مدرن ارائه می‌دهد. این منبع به بررسی اجزای اصلی معماری Transformer و نحوه پردازش داده‌ها می‌پردازد.

‏مطالب این راهنما شامل موارد زیر است:
‏- مبانی توکنایزیشن و Embeddings
‏- مفهوم Query، Key و Value در مکانیزم توجه
‏- نحوه محاسبه امتیازات و وزن‌های Attention
‏- تفاوت میان Multi-head، Self-attention و Causal attention

‏همچنین این متن مهم‌ترین تکنیک‌های بهینه‌سازی مکانیزم توجه در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را معرفی کرده است که شامل KV-caching، تکنیک Grouped Query Attention (GQA)، ساختار Multi-query Attention (MQA) و Latent attention می‌شود. این مستند برای درک دقیق چگونگی عملکرد لایه‌های داخلی این مدل‌ها مفید است.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

#Transformer #Grouped_Query_Attention