En ny artikkel viser steg for steg hvordan Transformer‑arkitekturens attention-matrise omformer input‑embeddings til kontekstualiserte tekstrepresentasjoner, illustrert i Excel.
Artikkelen peker på at Transformeren er ryggraden i moderne store språkmodeller og skiller seg fra tidligere RNN‑varianter ved at hvert ord kan se alle andre ord samtidig. Forenklet demonstrasjon bruker selvoppmerksomhet (self‑attention) der Queries og Keys settes lik input‑embeddings, slik at råskårer beregnes som Scores = Input × Inputᵀ. Skårene skaleres med kvadratroten av embedding‑dimensjonen før softmax på radene gir oppmerksomhetsmatrisen, som beskriver hvor mye hvert ord ‘ser’ på de andre ordene. Output beregnes som Output = Attention × V; i eksemplet er Value‑vektorene også lik input, slik at hvert utgangsord blir et vektet gjennomsnitt av input‑vektorene. Forfatteren bruker eksempelet med ordet «mouse» i ulike kontekster (med «cat» eller «keyboard») for å vise hvordan kontekst endrer vektningen. Artikkelen avslutter forfatterens Machine Learning Advent Calendar og takker lesere og Towards Data Science‑teamet.
Relevans for Norge: Forståelse av hvordan transformere injiserer kontekst i tekst er viktig for norsk forskning og utvikling av tjenester basert på kunstlig intelligens (KI), og er en sak av interesse i norske AI-nyheter.
Kilde: https://towardsdatascience.com/the-machine-learning-advent-calendar-day-24-transformers-for-text-in-excel | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API og kvalitetssikret av redaksjonen i Ainy.no
