Self-Attention (механізм самоуваги) — це ключовий компонент архітектури трансформера, який дозволяє моделі визначати, які частини вхідної послідовності є найбільш важливими для поточного елемента під час обробки даних.
Цей підхід дає змогу нейронним мережам краще враховувати контекст і взаємозв’язки між словами, зображеннями або іншими ознаками.
🔍 Коротке визначення #
Self-Attention — це метод, який обчислює вагу (attention weight) кожного елемента послідовності відносно інших, дозволяючи моделі зосередитися на найбільш релевантній інформації в межах одного контексту.
🧠 Як працює Self-Attention #
- Кожен елемент (наприклад, слово у реченні) кодується у три вектори:
- Query (запит) — що шукаємо;
- Key (ключ) — що представляє елемент;
- Value (значення) — яку інформацію несе елемент.
- Модель порівнює всі Query з усіма Key, щоб знайти, на що слід звернути увагу.
- Отримані коефіцієнти уваги використовуються для зваженого підсумовування Value.
- Результат — нове подання (representation), яке враховує контекст усієї послідовності.
📘 Таким чином, слово “Україна” у фразі “Data Science в Україні розвивається швидко” розуміється у зв’язку з усім реченням, а не лише із сусідніми словами.
⚙️ Формула Self-Attention #
$$
\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}!\left(\frac{Q K^{T}}{\sqrt{d_k}}\right) V
$$
де
$$Q$$ — матриця запитів,
$$K$$ — матриця ключів,
$$V$$ — матриця значень (Value);
$$d_k$$ — розмірність простору ключів.
🧩 Типи уваги #
- Self-Attention — увага всередині однієї послідовності (наприклад, у тексті).
- Cross-Attention — увага між двома послідовностями (наприклад, між питанням і контекстом).
- Multi-Head Attention — кілька паралельних “голів” уваги, кожна з яких вивчає різні зв’язки у даних.
💡 Застосування #
- Моделі перекладу текстів (BERT, GPT, T5)
- Розпізнавання мовлення (Whisper)
- Обробка зображень (Vision Transformer, ViT)
- Генеративні моделі (DALL·E, Midjourney)
- Аналіз часових рядів
🧮 Зв’язок з іншими поняттями #
- Transformer
- Attention Mechanism
- Multi-Head Attention
- Глибинне навчання (Deep Learning)
- Нейронна мережа
⚖️ Переваги та обмеження #
Переваги:
- Ураховує контекст у межах усієї послідовності.
- Підтримує паралельну обробку даних.
- Підвищує точність NLP-моделей.
Обмеження:
- Висока обчислювальна складність (O(n²) залежно від довжини послідовності).
- Вимога до великих ресурсів пам’яті.
🌍 Self-Attention в українських проєктах #
- Використовується в україномовних моделях, заснованих на архітектурі BERT і GPT (наприклад, ukrainian-roberta, lang-uk).
- Досліджується у UCU DS School, AI Ukraine, Data Science UA.
- Застосовується у стартапах, що працюють із мовною аналітикою, чат-ботами та генерацією текстів.
📚 Джерела #
- Vaswani, A. et al. Attention Is All You Need (2017)
- Google Research: BERT, T5 Papers
- OpenAI GPT Documentation
- Hugging Face Transformers Guide
- UCU DS School Notes
🏷️ Категорії: #
Глибинне навчання • Нейронні мережі • Штучний інтелект
