1
Vượt ngoài Trang Giấy
AI008Bài Giảng 2
00:07

Đóng vai trò cầu nối giữa việc đọc lý thuyết một cách thụ động các bài báo học thuật và đạt được trình độ thực sự về kỹ thuật đòi hỏi phải đi sâu vào phần cốt lõi toán học của mô hình Transformer. Chỉ khi chuyển từ hiểu biết lý thuyết sang triển khai thực tế, chúng ta mới có thể làm sáng tỏ tính chất 'mờ ám vốn có' của không gian ẩn chứa chiều cao.

1. Lý Do Toán Học Về Việc Nhân Tỷ Lệ (Scaling)

Cơ chế cốt lõi của các mô hình ngôn ngữ hiện đại là Chú ý Sản Phẩm Chấm Được Nhân Tỷ Lệ. Một chi tiết kỹ thuật quan trọng thường bị bỏ qua trong lý thuyết là Quy Tắc Nhân Tỷ Lệ:

  • Điểm chú ý thô phải được chia cho căn bậc hai của kích thước chiều khóa (dk).
  • Tại Sao:Điều này ngăn chặn các tích vô hướng trở nên quá lớn, điều đó sẽ khiến hàm softmax rơi vào các vùng có gradient cực kỳ nhỏ, làm tê liệt khả năng học tập của mô hình trong suốt quá trình lan truyền ngược.

2. Từ Lý Thuyết Sang Các Phép Toán Ma trận

Hiểu biết kỹ thuật đòi hỏi phải chuyển từ các vòng lặp khái niệm sang các phép nhân ma trận được song song hóa mạnh mẽ.

  • Giới thiệu Chuỗi: Khác với RNN, các mô hình Transformer không có bản chất nhận thức thứ tự. Kỹ sư phải tự viết mã để thêm các hàm sin và cos (Mã Hóa Vị Trí) nhằm nhúng dữ liệu chuỗi vào mô hình.
  • Cơ chế Ổn Định:Việc triển khai yêu cầu sử dụng chiến lược các Kết Nối Phần Dư và Chuẩn Hóa Tầng (LayerNorm)để chống lại hiện tượng dịch chuyển phân phối nội bộ và đảm bảo quá trình huấn luyện luôn ổn định.
Kiến Thức Kỹ Thuật
Sự thành thạo thực sự nằm ở việc triển khai từng dòng mã. Việc chỉ dựa vào tài liệu học thuật thường dẫn đến hiểu lầm về độ ổn định của gradient và hiệu quả tính toán.
Triển khai Bằng Python (PyTorch)
1
nhậptorch
2
nhậptorch.nn lànn
3
nhậpmath
4
5
hàmscaled_dot_product_attention(query, key, value):
6
# Tính d_k (kích thước chiều khóa)
7
d_k =query.size(-1)
8
9
# Tính điểm chú ý thô
10
# Chuyển từ vòng lặp đơn giản sang phép nhân ma trận
11
scores =torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
12
13
# Áp dụng Quy tắc Nhân Tỷ Lệ để tránh gradient cực kỳ nhỏ
14
scaled_scores =scores /math.sqrt(d_k)
15
16
# Áp dụng Softmax để lấy trọng số chú ý
17
attention_weights =torch.softmax(scaled_scores, dim=-1)
18
19
# Đầu ra là tổng có trọng số của các giá trị
20
trả vềtorch.matmul(attention_weights, value)