Yapay zekâ sözlüğü
İleri düzey
Attention Mechanism
Attention Mechanism
28.08.2026 tarihinde güncellendi
Dikkat mekanizması, modelin bir girdinin hangi parçalarına ne ölçüde odaklanacağını öğrenmesini sağlayan temel tekniktir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiAttention mekanizması, bir tokenın diğer tokenlara verdiği önemi sorgu, anahtar ve değer temsilleriyle hesaplar. Böylece model bir cümlede zamirin hangi isme bağlandığı veya bir sorunun hangi belge bölümünde yanıtlandığı gibi ilişkileri öğrenebilir. Self-attention aynı dizinin parçalarını, cross-attention ise iki farklı temsil kümesini ilişkilendirir. Hesaplama maliyeti uzunlukla arttığı için verimli attention varyantları ve bağlam yönetimi önemlidir.
Çalışma mantığı: Attention, sorgu ile anahtar benzerliğinden ağırlık üretir ve değer temsillerini bu ağırlıklarla birleştirir. Multi-head yapı aynı girdide farklı ilişki türlerini paralel olarak inceleyebilir.
Kullanım alanları: Uzun metin ilişkileri, çeviri, soru yanıtlama, görsel patch bağlantıları ve çok modlu eşleştirmede kullanılır.
Sınırlılıklar: Attention haritası her zaman insan tarafından okunabilir bir gerekçe değildir; uzun dizilerde bellek ve hesaplama maliyeti büyür.
Çalışma mantığı: Attention, sorgu ile anahtar benzerliğinden ağırlık üretir ve değer temsillerini bu ağırlıklarla birleştirir. Multi-head yapı aynı girdide farklı ilişki türlerini paralel olarak inceleyebilir.
Kullanım alanları: Uzun metin ilişkileri, çeviri, soru yanıtlama, görsel patch bağlantıları ve çok modlu eşleştirmede kullanılır.
Sınırlılıklar: Attention haritası her zaman insan tarafından okunabilir bir gerekçe değildir; uzun dizilerde bellek ve hesaplama maliyeti büyür.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaDikkat mekanizması, sinir ağlarının girdinin farklı bölümlerine farklı ağırlıklar vermesini sağlayan bir tekniktir. Transformer mimarisinin temelini oluşturur.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoAttention mekanizması, uzun bir cümlede sorunun yanıtını belirleyen kelimelere daha fazla ağırlık verebilir. Editoryal bir uygulamada bu kavramı kullanırken önce hedefi ve başarı ölçütünü yazın, ardından küçük bir örnek üzerinde sonucu kontrol edip üretime almadan önce insan doğrulaması yapın.