なぜトランスでドット変換が使用されるのですか？
1。類似性の測定：
* 類似性測定値としてのDOT製品： 2つのベクトル間のDOT積は、それらの類似性の尺度です。注意のコンテキストでは、各キーベクトル（他の位置を表す）に対して、クエリベクトル（シーケンスの現在の位置を表す）がどれほど類似しているかを知りたいと思います。
* 高ドット製品=より類似： より高いドット製品は、より大きな類似性を示します。つまり、クエリはその特定のキーにより「出席」しています。
2。効率的でスケーラブル：
* マトリックス乗算： DOT製品操作は、マトリックスの乗算を使用して効率的に実装できます。これは、GPUでの並列計算を可能にするため、大きなシーケンスを扱うときに特に有益です。
3。ソフトアライメント：
* 正規化された重み： DOT製品スコアは通常、SoftMax関数を使用して正規化され、一連の注意重みが合計1になります。これらの重みは、クエリとキーの間のソフトアラインメントを表し、各キーの相対的な重要性を示します。
それがどのように機能するか（簡素化された例）：
1。入力： 一連の単語があります（たとえば、「猫がマットに座っていた」）。
2。クエリ、キー、および値： 各単語は、クエリ（q）、キー（k）、および値（v）の3つのベクトルに変換されます。
3。ドット製品の注意： クエリベクトルには、各キーベクトルに乗算（DOT積）になります。これにより、各キーのスコアが生成されます。
4。 softmax： スコアは、SoftMax関数を使用して正規化され、注意の重みが生成されます。
5。加重和： 注意の重みは、値ベクトルを組み合わせるために使用され、関連する単語からの情報を組み込んだコンテキストベクトルを生成します。
ドット製品の注意の利点：
* 効率： マトリックスの乗算は高度に最適化されています。
* 並列性： 大規模なシーケンス用のGPUフレンドリー。
* ソフトアライメント： 入力のさまざまな部分に徐々に重み付けされた注意を払うことができます。
代替案：
DOT製品の注意は最も一般的ですが、他の注意メカニズムが存在します（たとえば、加算的注意、スケーリングされたDOT製品の注意）。
要約すると、トランスのDOT製品操作は、クエリとキーベクターの類似性を測定し、入力シーケンスの関連部分に焦点を当てるのに役立つ注意の重みを計算するために不可欠です。