RadialBird Attention Mekanizması | radial+bigbird

Описание: Bu videoda, BERT ve Transformer mimarilerinin temel bileşenlerinden biri olan self-attention mekanizması ile BigBird'ün block sparse attention yaklaşımını yan yana inceliyoruz. Klasik self-attention, her token'ın tüm diğer tokenlarla etkileşim kurduğu tam yoğun bir matris yapısı kullanır. Bu, O(n²) zaman ve bellek karmaşıklığına neden olur ve uzun diziler üzerinde çalışmayı zorlaştırır.

BigBird ise global, sliding window ve random blok bağlantılarını birleştirerek blok bazlı seyrek bir attention matrisi oluşturur. Böylece, uzun sekanslarda da verimli bir şekilde çalışabilir ve teorik olarak O(n) seviyesinde karmaşıklığa inebilir.

Bu videoda:

BigBird block sparse attention mekanizmasının nasıl çalıştığını adım adım gösteriyorum.

Kod üzerinde block sparse attention uygulamasını paylaşıyorum.

Ardından klasik self-attention ile yan yana performans ve hesaplama farklılıklarını tartışıyorum.

BigBird sayesinde doğal dil işleme ve genom dizileme gibi büyük veri gerektiren görevlerde nasıl avantaj elde edilebileceğini de örneklerle anlatıyorum.

Videonun tamamını izleyerek, hem teorik hem pratik açıdan bu iki yöntemi karşılaştırabilir, kendi projelerinizde hangi yaklaşımı kullanmanız gerektiğine daha bilinçli karar verebilirsiniz.

İzlediğiniz için teşekkürler. Yorumlarınızı bekliyorum.