Что на самом деле нужно механизму внимания

Автор разбирает распространённое заблуждение, что attention можно «прикрутить» к любой модели для улучшения. На примере от логистической регрессии до трансформеров показано, что внимание работает только там, где есть части входа, взаимодействующие друг с другом. Отдельно объясняется, почему оригинальное позиционное кодирование в трансформерах было заменено на RoPE.

Полезно всем, кто изучает трансформеры и хочет понять не «что делает attention», а «когда и почему он вообще нужен». Объясняет ключевое архитектурное решение современных LLM — переход от синусоидального кодирования к RoPE.

Это аннотация к авторской статье. Мы не публикуем и не пересказываем чужие тексты целиком — полная версия у автора.