Attention Mechanisms คืออะไร?

เป็นเทคนิคที่ใช้ใน Artificial Neural Networks (ANN) เพื่อมุ่งเน้นไปที่ส่วนเฉพาะของข้อมูล Input เมื่อสร้างผลลัพธ์ กลไกนี้ช่วยให้ Model สามารถให้น้ำหนักความสำคัญกับองค์ประกอบต่าง ๆ ในลำดับข้อมูล Input ได้อย่างเป็น Dynamics

แนวคิดสำคัญ

1. Query, Key, และ Value:
   • Query: สิ่งที่เรากำลังมองหา
   • Key: สิ่งที่เรามี
   • Value: ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ Key
2. Alignment Scores: วัดความคล้ายคลึงระหว่าง query และแต่ละ key
3. Softmax: ใช้เพื่อแปลง Alignment Scores เป็นความน่าจะเป็น
4. ผลรวมถ่วงน้ำหนัก (Weighted Sum): ผลลัพธ์สุดท้ายคือผลรวมถ่วงน้ำหนักของ Values ตามความน่าจะเป็นของการให้ความสนใจ (Attention Probabilities)

ประเภทของ Attentions

1. Self-Attention:
   • ใช้ใน Transformers
   • แต่ละองค์ประกอบใน Sequence จะให้ความสนใจกับองค์ประกอบอื่น ๆ ทุกตัวใน Sequence เดียวกัน
2. Cross-Attention:
   • ใช้ใน Sequence-to-sequence Model
   • องค์ประกอบจาก Sequence หนึ่งให้ความสนใจกับองค์ประกอบในอีก Sequence หนึ่ง

ข้อดีของ Attention Mechanisms

1. จัดการกับข้อมูล Input และผลลัพธ์ที่มีความยาวไม่คงที่ได้
2. ให้ความสามารถในการตีความโดยแสดงให้เห็นว่า Model มุ่งเน้นไปที่ส่วนใด
3. ยอมให้มีการประมวลผลแบบขนาน เพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ

ตัวอย่าง: Self-Attention ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing)

พิจารณาประโยค: "แมวนั่งบนเสื่อเพราะมันเหนื่อย"

• เมื่อประมวลผลคำว่า "มัน" Model อาจให้ความสนใจ (Attention) กับ "แมว" มากกว่า "เสื่อ" เพื่อช่วยในการอ้างอิงคำสรรพนาม

ผลกระทบต่อการพัฒนา AI

Attention Mechanisms โดยเฉพาะเมื่อนำมาใช้ในสถาปัตยกรรม Transformer ได้ปฏิวัติงาน AI หลายอย่าง เช่น

1. การแปลภาษาด้วยเครื่อง (Machine Translation)
2. การสรุปข้อความ (Text Summarization)
3. การบรรยายภาพ (Image Captioning)
4. การรู้จำเสียงพูด (Voice Recognition)

กลไกของ Attention Mechanisms เป็นพื้นฐานของ Models ต่างๆ เช่น BERT, GPT, และ T5 ซึ่งได้สร้างมาตรฐานใหม่ในการทำความเข้าใจและการสร้าง Natural Language

Blog นี้ เขียน ✍🏼 ร่วมกับ Claude.ai โดยใช้ Prompt

Please explain about attention mechanisms in machine learning.