Какие виды attention существуют?

В машинном обучении и особенно в трансформерах attention — это механизм, позволяющий модели фокусироваться на разных частях входных данных при генерации каждого элемента вывода. Основные виды attention:

• Soft Attention (Мягкий attention) — вычисляет веса внимания как вероятности (через softmax), что позволяет модели учитывать все элементы входа с разной степенью важности.

• Hard Attention (Жёсткий attention) — выбирает конкретный элемент входа (или несколько) для внимания, что делает процесс дискретным и часто требует методов обучения с подкреплением.

• Self-Attention (Внутреннее внимание) — модель обращает внимание на разные позиции внутри одного и того же входа, что позволяет учитывать контекст при обработке последовательностей.

• Scaled Dot-Product Attention — базовый механизм, где внимание вычисляется через скалярное произведение запросов и ключей, масштабированное по размерности.

• Multi-Head Attention — расширение scaled dot-product attention, где внимание вычисляется параллельно в нескольких подпространствах, что улучшает способность модели улавливать разные аспекты данных.

Каждый из этих видов используется в зависимости от задачи и архитектуры модели.