“Attention Is All You Need”

“Attention Is All You Need” (Dikkat İhtiyacınız Olan Her Şey) Makale Açıklaması

Makale: “Attention Is All You Need” (Dikkat İhtiyacınız Olan Her Şey)
Yayınlayanlar: Vaswani ve arkadaşları, 2017.
Önem: Transformer modelinin temelini atan ve NLP dünyasında devrim yaratan makale.

Makalenin Amacı

Doğal dil işleme (NLP) ve makine çevirisi gibi görevlerde kullanılan geleneksel yöntemler (RNN ve LSTM) hız sorunları ve uzun bağımlılıkları anlamada zorluklar yaşar.
Bu makale, tamamen Dikkat Mekanizması (Attention) üzerine kurulu bir model olan Transformer’ı önerir. Transformer, hem daha hızlıdır hem de daha iyi sonuçlar üretir.

Temel Fikir: Dikkat (Attention)

Dikkat, bir modelin, girişteki hangi kelimelerin önemli olduğuna karar vererek odaklanmasını sağlar. Örneğin, “Köpek hızlı koşuyor çünkü onu kovalıyor” cümlesinde “onu” kelimesinin “köpek” kelimesine bağlı olduğunu anlamak için dikkat gerekir.

Transformer Mimarisi

Transformer, iki ana bölümden oluşur:

Encoder: Girdi cümlesini işler ve bağlamsal temsillerini üretir.
Decoder: Encoder’ın ürettiği bu temsilleri kullanarak çıktı cümlesini oluşturur.

Her bölüm, birden fazla katmandan (layer) oluşur.

Encoder’ın Yapısı

Her Encoder katmanı şu bileşenlere sahiptir:

Self-Attention Mekanizması:
- Model, bir kelimenin diğer kelimelerle olan ilişkisini bulur.
- Kelimeler arasındaki bağlamı anlamak için kullanılır.
Feed-Forward Neural Network (FFN):
- Her kelimeyi daha karmaşık bir temsile dönüştürür.
Residual Connection ve Layer Normalization:
- Modelin derinleşmesiyle oluşabilecek bilgi kaybını önlemek için kullanılır.

Decoder’ın Yapısı

Decoder, Encoder’a benzer bir yapıya sahiptir, ancak ek olarak:

Masked Self-Attention:
- Çıktıyı üretirken, gelecekteki kelimelere bakmayı engeller.
Encoder-Decoder Attention:
- Encoder’dan gelen bilgilere odaklanır.

Dikkat Mekanizması Nasıl Çalışır?

1. Query, Key, Value Kavramları

Transformer, kelimeler arasındaki ilişkileri bulmak için Query (Sorgu), Key (Anahtar) ve Value (Değer) vektörlerini kullanır:

Query: Bir kelimenin neye dikkat etmek istediğini temsil eder.
Key: Diğer kelimelerin anlamlarını temsil eder.
Value: Ana bilgi vektörüdür; dikkate alınan kelimelerin taşıdığı bilgiyi temsil eder.

2. Skor Hesaplama

Bir kelimenin diğer kelimelere olan ilgisini bulmak için Query ve Key vektörlerinin çarpımı yapılır. Bu işlem şu şekilde özetlenir:

Daha yüksek skor, iki kelimenin daha ilişkili olduğunu gösterir.

3. Softmax ve Weighted Sum

Skorlar, Softmax ile normalize edilir.
Normalize edilmiş bu değerler, Value vektörleriyle çarpılır. Sonuç, kelimenin bağlamsal temsilidir.

Multi-Head Attention

Transformer, birden fazla attention head kullanır.
Her head, kelimelerin farklı bağlamlarını öğrenir. Örneğin, bir head “köpek” kelimesinin özne olduğunu öğrenirken, diğer head bu kelimenin “hızlı koşuyor” eylemiyle ilişkisini öğrenebilir.

Positional Encoding

Transformer, giriş kelimelerinin sırasını doğrudan anlamaz. Bu yüzden, Positional Encoding kullanılarak kelimelere sıra bilgisi eklenir.

Transformer’ın Avantajları

Paralel İşleme:
- Geleneksel RNN modellerinde olduğu gibi kelimelerin sıralı işlenmesine gerek yoktur.
- Bu, Transformer’ı çok daha hızlı yapar.
Uzun Bağımlılıkları Anlama:
- Dikkat mekanizması, bir kelimenin çok uzaktaki başka bir kelimeyle olan ilişkisini kolayca öğrenir.
Esneklik:
- Transformer, sadece dil modellerinde değil, görsel işleme gibi diğer alanlarda da kullanılabilir.

Sonuçlar

Transformer, makine çevirisi ve NLP görevlerinde önceki modellere kıyasla daha yüksek başarı göstermiştir (örneğin, BLEU skorlarında artış).
Bu makale, modern NLP modellerinin (BERT, GPT vb.) temelini oluşturmuştur.

Özet

“Dikkat İhtiyacınız Olan Her Şey” makalesi, tamamen dikkat mekanizması üzerine kurulu olan Transformer modelini tanıtarak NLP’de bir devrim yaratmıştır. Transformer’ın hızlı çalışması, uzun bağlamları öğrenebilmesi ve esnekliği, onu günümüzdeki birçok yapay zeka modelinin temeli haline getirmiştir.