Как нейросеть понимает смысл: механизм внимания простыми словами

«Кубок не влез в чемодан, потому что он слишком большой». Кто большой? Вы поняли сразу. А как это понимает нейросеть? Разбираем механизм внимания — главную деталь трансформеров, на которых построены ChatGPT, Llama, Qwen и почти все современные языковые модели. По шагам, без формул: запрос, ключ и значение, маска, софтмакс, головы и слои. А в конце заглядываем внутрь настоящей модели Qwen 2.5 7B и смотрим на её карты внимания. Таймкоды: 0:00 Кубок и чемодан 0:46 Где мы остановились 1:43 Идея внимания 2:41 Почему не просто похожесть 3:27 Запрос, ключ, значение 5:08 Маска и софтмакс 6:13 Смешиваем значения 6:55 Как внимание учится 7:41 Карта внимания 8:34 Много голов 9:41 Индукционные головы 10:44 Много слоёв 11:52 Где какое слово: позиции и RoPE 12:37 Цена внимания: окно контекста и KV-кэш 14:03 Внутри настоящей модели 15:18 Итог 📌 Скрытый слой в Telegram: t.me/skrytyysloy Серия о том, как устроены языковые модели: • Температура: почему ответы разные —    • Температура: почему ответы разные   • Эмбеддинги: как слова превращаются в числа —    • Эмбеддинги на пальцах: рисуем 3D-карту смы...   • Внимание — этот ролик Статья, с которой начались трансформеры: «Attention Is All You Need» (Google, 2017). #нейросети #ИИ #трансформер