Madde #182Transformers/sozluk/linear-attention
Linear Attention
Linear Attention (Katharopoulos et al., 2020)
Türkçe: Doğrusal Dikkat Mekanizması
Ayrıntılı Tanım
Standart dikkatin Softmax operasyonunu matris çarpımının birleşme özelliğinden faydalanarak devreden çıkaran ve hesaplama karmaşıklığını dizi uzunluğuna bağlı olarak kareselden () doğrudan **doğrusala ()** indiren dikkat yaklaşımıdır.
Ne İşe Yarar / Çözülen Problem
Dizi uzunluğu 10 katına çıktığında işlem süresinin 100 katına çıkması darboğazını yıkar; sonsuz uzunluktaki dizilerin sabit bellek maliyetiyle işlenmesinin yolunu açar.
Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)
Çekirdek (kernel) fonksiyonu kullanılarak Softmax kaldırılır:
Önce çarpımı boyutunda sabit bir durum matrisi üretir; bu matris 'den tamamen bağımsızdır.
Örnek Senaryo & Pratik Uygulama
Bir sınıftaki 1000 öğrencinin birbirinin yüzüne tek tek bakması ( bakış) yerine; herkesin tahtadaki tek bir ortak özet panosuna bakıp oradan bilgi alması ( bakış).
Benzer Terimlerden Farkı
Standart Softmax dikkat keskin ve yüksek kapasitelidir; Linear Attention ise hızlıdır ancak Softmax'ın seçici odaklanma keskinliğini tam yakalayamayabilir.
İlişkili Terimler (3)
Transformer Mimarisi ve Dikkat Mekanizmaları
Self-attention, Multi-Head Attention, RoPE, KV-Cache ve Transformer anatomisi.
Toplam Terim:37 Madde
Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →Önceki Terim (#181)Ring Attention
Sonraki Terim (#183)Softmax-Free Attention