Que signifie "Auto-attention multi-têtes"?
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L'attention multi-tête est une technique utilisée dans les modèles d'apprentissage automatique, surtout pour traiter le langage et les images. Ça aide le modèle à se concentrer sur différentes parties des données d'entrée en même temps.
Comment ça marche
Dans un scénario typique, quand un modèle regarde une info, il peut faire attention à divers aspects en même temps. Cette méthode permet au modèle de rassembler plus de contexte et de mieux comprendre les relations entre différentes parties des données d'entrée.
Pourquoi c'est important
Utiliser l'attention multi-tête aide à améliorer les performances des modèles dans des tâches comme comprendre du texte ou reconnaître des images. Ça permet au modèle de prendre des décisions plus éclairées en considérant différentes caractéristiques des données simultanément.
Limitations
Bien que cette technique soit puissante, elle peut aussi être gourmande en ressources. Elle nécessite beaucoup de puissance de calcul et de mémoire, ce qui peut ralentir le processus d'entraînement. Les chercheurs cherchent des alternatives qui peuvent offrir des bénéfices similaires sans les coûts élevés.