Здесь я привожу пример со словами, но вообще выход декодировщика – вероятности слов (что показано на схеме). А потом уже исходя из вероятностей выбирается конкретное слово, как в примере.
Теперь разберемся, почему внимание на схеме «Multi-Head», то есть почему у него несколько голов. Если коротко, потому что несколько голов могут параллельно фокусироваться на разных частях предложения, что позволит им уловить смысловые нюансы. Например, в нашем предложении «кошка сидит на диване» одна голова может обратить внимание на то, что слово «кошка» связано определенным отношением со словом «диван» и присвоить этой паре больший вес. Другая голова присвоит больший вес паре «сидит» и «диван». Обе связи важны для понимания контекста; имея больше голов, трансформер может собрать больше таких связей и составить комплексное понимание того, что получил на входе. Кроме того, есть слова, которые в разных контекстах имеют разный смысл. Например, в предложениях «Маша взмахнула длинной косой» и «косарь взмахнул острой косой» слово «коса» имеет разные значения. А если еще показать модели предложение «Саня должен мне косарь», она точно без дополнительных голов не разберется.
Для того, чтобы еще более полно разобраться в трансформерах и их механизмах внимания, очень советую посмотреть одно прекрасное видео. Там очень подробно и простым языком, с анимацией, автор объясняет основные принципы работы этой архитектуры и процесс перехода от сверточных нейронных сетей к трансформерам, который я подробно не затрагиваю – и все это меньше чем за 20 минут.
те кто интересуется темой уже достаточно глубоко сидят в этом д...ме, а те кто нет, тем и не нужно