Concatenação e Projeção Final (MHA): Múltiplas Perspectivas de Atenção Misturadas | Byte Criativo

Описание: A Concatenação e Projeção Final é a última etapa do mecanismo Atenção Multi-Cabeça (MHA). Seu papel é crucial: pegar as múltiplas representações contextuais, especializadas e paralelas, e fundi-las em um único vetor coerente e robusto para o processamento subsequente (FFN e Conexão Residual).

Nesta aula detalhada, desvendamos a mecânica de fusão de características que transforma as saídas independentes das "cabeças" de atenção em uma representação unificada.

O que você vai aprender neste vídeo?

1. O Ponto de Partida (Saídas Independentes):
O MHA divide o vetor de Embedding de entrada em $h$ subespaços, sendo $h$ o número de cabeças (Ex: 8 cabeças).
Cada cabeça ($\text{Head}_i$) executa o Scaled Dot-Product Attention em paralelo, com cada uma focando em um tipo diferente de relacionamento linguístico (Ex: sintaxe vs. semântica).

2. A Etapa de Concatenação:
Mecânica: As saídas de todas as $h$ cabeças (que estavam em uma dimensão menor) são concatenadas (empilhadas lado a lado).
Dimensionalidade: A concatenação restaura a dimensão original do modelo ($d_{\text{model}}$), reunindo todas as perspectivas em um único bloco de dados coerente.

3. A Projeção Final ($W_O$): O Mestre de Cerimônias:
Mecânica: A matriz concatenada é multiplicada por uma matriz de peso treinável final, denominada $W_O$ (Output Weight Matrix).
Combinação Ponderada: A principal função. $W_O$ é aprendida durante o treinamento para ponderar e combinar de forma ideal as informações capturadas por cada cabeça (Ex: priorizar a informação de uma cabeça sintática em um contexto gramatical).
Fórmula: O resultado é definido por $\text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{Head}_1, \dots, \text{Head}_h) W_O$.

4. Fluxo de Saída:
O Output é um vetor contextualizado unificado que segue imediatamente para a Conexão Residual (adição à entrada anterior) e, em seguida, para a Normalização de Camada (Layer Normalization).

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A Concatenação e Projeção Final garantem que a diversidade de focos capturada pela Atenção Multi-Cabeça seja integrada de forma robusta e inteligente, preparando o vetor para o refinamento não-linear da FFN!

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