Aandacht is een fundamenteel concept in moderne Natural Language Processing (NLP) modellen zoals de Transformer. Dit mechanisme stelt het model in staat om zich te concentreren op relevante delen van de invoerdata terwijl het verschillende lagen en aandachtshoofden gebruikt om patronen op te sporen en verbanden te leggen. Laten we dit eerst theoretisch uitwerken en daarna wat praktische voorbeelden bekijken.
In een Transformer-model wordt aandacht gebruikt om informatie uit verschillende posities in een sequentie efficiënter te halen. Het kenmerkende aandachtmechanisme in Transformers heet “self-attention” of “scaled dot-product attention”. Laten we het proces in stappen doorlopen:
1. Input Verwerking: De invoer, vaak een reeks woorden, wordt eerst omgezet in embeddings, een soort vector representaties van woorden.
1. Query, Key en Value: Deze embeddings worden vervolgens getransformeerd in drie verschillende vectoren: de query (Q), key (K), en value (V) matrices. Deze vectoren spelen een rol in het aandachtproces:
- Query (Q): Vertegenwoordigt wat we zoeken.
- Key (K): Vertegenwoordigt wat we hebben.
- Value (V): Vertegenwoordigt de werkelijke informatie.
1. Aandachtsscore Berekening: De aandachtsscore wordt berekend door de query matrix te dot-producten met de transpositie van de key matrix, gevolgd door schaling en het toepassen van een softmax-functie om waarschijnlijkheidsdistributies te verkrijgen. Dit ziet er wiskundig gezien uit als: [ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d\_k}}\right)V ] Hier is ( d\_k ) de dimensie van de key vectoren, en de softmax-functie zorgt ervoor dat de scores sommen tot 1.
1. Aandacht toepassen: De aldus berekende aandachtsscores worden gebruikt om een gewogen som te maken van de value vectoren. Dit leidt ertoe dat het model zich dynamisch kan concentreren op bepaalde delen van de invoerdata, afhankelijk van wat het belangrijk acht.
Een goed voorbeeld om dit beter te begrijpen is machinevertaling. Stel, je hebt een zin “De kat zit op de mat” die je naar het Engels wilt vertalen. Een Transformer-model zal proberen te begrijpen welke woorden in de bronzin (Nederlands) relevant zijn voor welke woorden in de doeltaal (Engels).
Tijdens de training leert het model bijvoorbeeld dat “kat” vertaald moet worden naar “cat” en “mat” naar “mat” door zich dynamisch te concentreren op de juiste contextuele woorden, zelfs als de volgorde van woorden kan verschillen tussen talen.
Een ander voorbeeld is tekstsamenvatting. Hier kan het model leren om essentiële zinsdelen te benadrukken en irrelevante data te negeren op basis van context, weer via het aandachtmechanisme.
1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). “Attention Is All You Need.” Deze paper introduceert het Transformer-model en bespreekt gedetailleerd het aandachtmechanisme. [Link naar paper](https://arxiv.org/abs/1706.03762)
1. “The Illustrated Transformer” by Jay Alammar. Deze blogpost biedt een visueel begrijpelijke uitleg over hoe het Transformermodel werkt, inclusief aandachtmechanismen. [Link naar blog](http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/)
Het begrip van het aandachtmechanisme in Transformer-modellen heeft de basis gelegd voor vele doorbraken in NLP, van vertaling tot tekstanalyse en zelfs autoregressieve generatieve taken zoals chatbots. Het blijft een actief onderzoeksgebied, met voortdurende verfijning en optimalisatie.
