« Autoattention multitêtes » : différence entre les versions


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== Définition ==
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En [[apprentissage profond]], l'[[Mécanisme d'attention|autoattention]] multitêtes est un traitement de [[Séquence de mots|séquences]] (typiquement en [[langue naturelle]]) qui consiste à paralléliser le mécanisme d'[[Mécanisme d'attention|autoattention]] en plusieurs points de la [[Séquence de mots|séquence]] pour ensuite fusionner les résultats.  
En [[apprentissage profond]], l'[[Mécanisme d'attention|autoattention]] multitêtes est un traitement de [[Séquence de mots|séquence]] (typiquement en [[langue naturelle]]) qui consiste à paralléliser le mécanisme d'[[Mécanisme d'attention|autoattention]] en plusieurs points de la [[Séquence de mots|séquence]] pour ensuite fusionner les résultats.
 
== Compléments ==
Puisque chaque tête prête attention à un élément distinct de la séquence, le modèle capture mieux les effets de la position dans la séquence. Il en résulte une représentation plus riche.
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En fonction des [[segment|segments]] sur lesquels se focalise l'[[Mécanisme d'attention|attention]], le [[Mécanisme d'attention|mécanisme]] pourra vérifier l'accord sujet-verbe, reconnaîtra une entité nommée ou simplement une relation entre deux mots.  


== Français ==
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''' Autoattention multi-têtes '''
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'''Attention multitêtes'''
'''Attention multi-têtes'''


== Anglais ==
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''' Multi-Head Self-Attention'''
''' Multi-Head Self-Attention'''
 
<!-- Multi-head Attention is a module for attention mechanisms which runs through an attention mechanism several times in parallel. The independent attention outputs are then concatenated and linearly transformed into the expected dimension. Intuitively, multiple attention heads allows for attending to parts of the sequence differently (e.g. longer-term dependencies versus shorter-term dependencies). -->
 
<!-- Multi-head Attention is a module for attention mechanisms which runs through an attention mechanism several times in parallel. The independent attention outputs are then concatenated and linearly transformed into the expected dimension. Intuitively, multiple attention heads allows for attending to parts of the sequence differently (e.g. longer-term dependencies versus shorter-term dependencies).
-->
 
== Source ==
== Source ==
[https://infoscience.epfl.ch/record/300271/files/EPFL_TH9822.pdf Cordonnier, J.-B. (2023), ''Transformer Models for Vision''.]
[https://infoscience.epfl.ch/record/300271/files/EPFL_TH9822.pdf Cordonnier, J.-B. (2023), ''Transformer Models for Vision''.]
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[https://cs.paperswithcode.com/method/multi-head-attention Vaswani et al. (2017) ''Attention Is All You Need'']
[https://cs.paperswithcode.com/method/multi-head-attention Vaswani et al. (2017) ''Attention Is All You Need'']


[[Catégorie:Publication]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 4 septembre 2024 à 18:54

Définition

En apprentissage profond, l'autoattention multitêtes est un traitement de séquence (typiquement en langue naturelle) qui consiste à paralléliser le mécanisme d'autoattention en plusieurs points de la séquence pour ensuite fusionner les résultats.

Compléments

Puisque chaque tête prête attention à un élément distinct de la séquence, le modèle capture mieux les effets de la position dans la séquence. Il en résulte une représentation plus riche.


En fonction des segments sur lesquels se focalise l'attention, le mécanisme pourra vérifier l'accord sujet-verbe, reconnaîtra une entité nommée ou simplement une relation entre deux mots.

Français

Autoattention multitêtes

Autoattention multi-têtes

Attention multitêtes

Attention multi-têtes

Anglais

Multi-Head Attention

Multi-Head Self-Attention

Source

Cordonnier, J.-B. (2023), Transformer Models for Vision.

Punyakeerthi (2024), Difference between Self-Attention and Multi-head Self-Attention

Vaswani et al. (2017) Attention Is All You Need