مفهوم Attention در مدل‌های زبانی بزرگ، مثل GPT

مکانیزم Attention، به‌ویژه Self-Attention که در معماری Transformer استفاده می‌شود، نقش اساسی در درک وابستگی‌های طولانی‌مدت بین کلمات دارد. این مکانیزم به مدل اجازه می‌دهد تا ارتباطات بین تمام کلمات در یک جمله را به‌طور همزمان و مستقیم بررسی کند، برخلاف روش‌های سنتی مانند RNNها که وابستگی‌ها را به‌صورت ترتیبی پردازش می‌کردند. در ادامه توضیح می‌دهیم که چگونه این مکانیزم کار می‌کند و چرا نسبت به روش‌های قبلی برتری دارد:

چگونه مکانیزم Attention وابستگی‌های طولانی‌مدت را درک می‌کند؟

1. موازی‌سازی پردازش کلمات:
   در Self-Attention، هر کلمه در یک جمله می‌تواند همزمان به تمام کلمات دیگر توجه کند. این باعث می‌شود که وابستگی‌های دوردست به‌طور موثری شناسایی شوند، بدون این که نیاز به طی کردن چندین مرحله پردازش ترتیبی مانند RNN داشته باشد.

2. محاسبه وزن‌های Attention:
   برای هر کلمه در یک جمله، وزن توجه (Attention Weight) مشخص می‌کند که چقدر به سایر کلمات اهمیت داده شود. این وزن‌ها بر اساس محاسباتی مانند:

   Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax} \left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right) V

   تعیین می‌شوند، که در آن:

   • QQ (Query): نمایش برداری کلمه‌ای که می‌خواهد اطلاعات بگیرد.
   • KK (Key): نمایش برداری تمام کلمات برای جستجو.
   • VV (Value): نمایش برداری معانی کلمات.
3. حفظ وابستگی‌های طولانی‌مدت:
   به دلیل ارتباط مستقیم هر کلمه با تمام کلمات دیگر، حتی اگر دو کلمه در یک جمله از نظر فاصله زیاد باشند، همچنان می‌توانند بر یکدیگر تأثیر بگذارند.

تفاوت Attention با RNN و LSTMنحوه پردازشیادگیری وابستگی‌های طولانی‌مدتکارایی در پردازش داده‌های طولانینیاز به حافظه برای پردازش جملات طولانی

در نتیجه، Self-Attention نه‌تنها پردازش موازی و سریع‌تری را ممکن می‌سازد، بلکه نسبت به RNNها وابستگی‌های طولانی‌مدت را بهتر حفظ می‌کند، که یکی از دلایل اصلی برتری مدل‌های Transformer مانند GPT بر معماری‌های قدیمی‌تر است.

در ساده ترین حالت مثلا اگر مفهوم lstm رو بلد باشید خیلی سادس! در lstm خروجی به context vector فقط stste اخرین لایه هست اما در در مکانیزم attention  تمامی cell state و hidden state ها رو به context vector میفرسته

### **مفهوم Attention در مدل‌های زبانی بزرگ و تفاوت آن با RNNها**

**۱. نقش Attention در درک وابستگی‌های طولانی‌مدت**  

مکانیزم **Attention**، به‌ویژه **Self-Attention** که در معماری **Transformer** استفاده می‌شود، به مدل اجازه می‌دهد تا **تمام توکن‌های ورودی را هم‌زمان بررسی کند** و وابستگی‌های میان آن‌ها را بدون محدودیت طولی یاد بگیرد. این درک به دلایل زیر امکان‌پذیر است:

- **وزن‌دهی هوشمند به کلمات مرتبط**: مدل یاد می‌گیرد که چگونه توجه خود را بین تمام کلمات در جمله توزیع کند. برای مثال، در جمله‌ی  

  *"کتابی که دیروز خریدم بسیار جالب بود."*  

  کلمه‌ی *"کتاب"* بیشترین ارتباط را با *"جالب"* دارد، و Attention این وابستگی را به‌خوبی یاد می‌گیرد.

- **پردازش موازی کل جمله**: برخلاف مدل‌های پیشین مانند **RNN** و **LSTM** که توکن‌ها را به‌صورت ترتیبی پردازش می‌کنند، در Self-Attention تمامی کلمات ورودی هم‌زمان دیده می‌شوند. این امر باعث می‌شود که وابستگی‌های دوردست در متن به‌خوبی درک شوند.

- **محاسبه ارتباط بین هر جفت کلمه**: در ماتریس Attention، هر کلمه وزن خاصی را نسبت به بقیه کلمات دریافت می‌کند، که نشان می‌دهد چقدر به آن‌ها وابسته است.

---

**۲. تفاوت مکانیزم Attention با RNNها و LSTMها**  

قبل از Transformer، مدل‌های **RNN** و **LSTM** برای پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شدند، اما آن‌ها محدودیت‌هایی داشتند:

| ویژگی  | RNN / LSTM  | Transformer (با Self-Attention)  |

|---------|------------|--------------------------------|

| **مدل‌سازی وابستگی‌های دوردست**  | به‌دلیل وابستگی ترتیبی، یادگیری ارتباطات طولانی‌مدت دشوار است.  | هر کلمه می‌تواند مستقیماً به تمام کلمات دیگر متصل شود.  |

| **سرعت پردازش**  | پردازش **ترتیبی** دارد، که زمان‌بر است.  | پردازش **موازی** دارد، که بسیار سریع‌تر است.  |

| **گرادیان ناپایدار (Vanishing Gradient)** | در جملات طولانی، وابستگی‌های دوردست کمرنگ می‌شوند. | به دلیل وجود مکانیزم Attention، این مشکل را ندارد. |

| **مقیاس‌پذیری (Scalability)** | آموزش آن بر روی داده‌های بزرگ مشکل است. | به‌راحتی روی مجموعه‌های داده‌ی عظیم مقیاس‌پذیر است. |

به همین دلیل، معماری **Transformer** و مکانیزم **Self-Attention** به استاندارد طلایی برای مدل‌های زبانی تبدیل شده‌اند. از جمله مدل‌هایی مانند **GPT، BERT و T5** که همگی بر پایه‌ی این معماری ساخته شده‌اند.

مکانیزم Attention در مدل‌های زبانی مانند GPT کمک می‌کند تا وابستگی‌های طولانی‌مدت میان کلمات را بهتر درک کند و به‌طور مؤثری اطلاعات مهم را از دنباله ورودی استخراج کند. در این مدل‌ها، برخلاف مدل‌های قبلی مانند RNN یا LSTM، که برای پردازش کلمات به ترتیب و از وضعیت‌های قبلی خود استفاده می‌کنند، Attention به مدل اجازه می‌دهد تا به همه‌ی کلمات ورودی به‌طور همزمان توجه کند و وابستگی‌ها را بدون توجه به فاصله میان کلمات شناسایی کند.

نحوه عملکرد Attention:

در مدل‌های مبتنی بر Attention، هر کلمه می‌تواند به تمام کلمات دیگر در دنباله ورودی توجه کند. این به مدل اجازه می‌دهد که رابطه‌های پیچیده و وابستگی‌های طولانی‌مدت را به‌راحتی شبیه‌سازی کند، بدون اینکه محدود به اطلاعات تنها از کلمات قبلی در دنباله باشد. در واقع، با استفاده از مقادیر Query، Key و Value، مدل مشخص می‌کند که کدام کلمات در دنباله مهم‌تر هستند و به آنها وزن بیشتری می‌دهد تا در پردازش‌های بعدی استفاده شوند.

تفاوت با RNN:

در RNNها، هر کلمه به کلمات قبلی وابسته است، که به مدل اجازه می‌دهد تا اطلاعات قبلی را در حافظه کوتاه‌مدت خود نگه دارد. این مدل‌ها به دلیل محدودیت‌های حافظه‌ای و محاسباتی نمی‌توانند وابستگی‌های طولانی‌مدت را به‌خوبی مدل‌سازی کنند، زیرا مشکلاتی مانند vanishing gradient باعث می‌شود که در طول دنباله‌های طولانی‌تر اطلاعات به‌راحتی از دست بروند.

در مقابل، Attention می‌تواند به هر کلمه به‌طور مستقل و با فاصله‌های زیاد توجه کند، بنابراین وابستگی‌های طولانی‌مدت را بهتر درک می‌کند. این ویژگی به‌ویژه در مدل‌هایی مانند Transformer (که معماری پایه GPT است) بسیار مفید است.

مزایای Attention نسبت به RNN:

1. شبیه‌سازی وابستگی‌های طولانی‌مدت: مدل‌های مبتنی بر Attention می‌توانند ارتباطات میان کلمات دور از هم را بهتر شبیه‌سازی کنند.
2. پردازش موازی: برخلاف RNN که نیاز به پردازش دنباله‌ای و ترتیبی دارد، مدل‌های Attention می‌توانند به‌طور موازی روی تمام کلمات کار کنند.
3. قابلیت یادگیری توزیع‌های پیچیده‌تر: در Attention، وزن‌های توجه می‌توانند به‌طور پویا و بر اساس محتوا و رابطه‌های موجود در دنباله تعیین شوند، بنابراین مدل می‌تواند از اطلاعات کل دنباله بهره‌برداری بهینه کند.

در نهایت، Attention به مدل‌های زبانی اجازه می‌دهد که به‌طور مؤثرتری اطلاعات مربوط به همه قسمت‌های ورودی را در نظر بگیرند و وابستگی‌های پیچیده و طولانی‌مدت را بهتر شبیه‌سازی کنند.