Bir problemi
çözmeye veya bir kavramı anlamaya çalışırken, süreç aşağıdaki adımlara
ayrılabilir ve bu adımlar, query-key-value (sorgu-anahtar-değer) dikkat
mekanizması ile yakından ilişkilidir:
Ne Aradığınızı
Netleştirin (Query/Sorgu):
Sorgu:
Bu, belirli amacınız veya yanıtını bulmak istediğiniz sorudur. Örneğin, belirli
bir tür matematik problemini çözmenin yollarını arıyorsanız, sorgunuz
"ikinci dereceden denklemleri çözme yöntemleri" olabilir.
İnsan
terimleriyle bu, ne aradığınız konusunda net bir fikriniz olduğu anlamına
gelir. Bunu zihninizde belirli bir soru veya hedef olarak ifade edebilirsiniz.
İlgili
Metinleri Sınırlandırın (Keys/Anahtarlar):
Anahtarlar:
Bunlar, yanıtınızı bulabileceğiniz potansiyel bilgi kaynaklarıdır. Bir kitapta,
anahtarlar farklı bölümler, paragraflar veya cümleler olabilir.
Okurken veya
arama yaparken, dikkatiniz sorgunuzla ilgili bilgi içermesi muhtemel olan metin
kısımlarına çekilir. Zihinsel olarak, sorgunuzla açıkça ilgisiz olan bölümleri
filtrelersiniz.
Gerçekten
Bulmanız Gerekeni Netleştirin (Values/Değerler):
Değerler:
Bunlar, anahtarlar içinde sorgunuzla ilgili olan bilgi parçalarıdır. Örneğin,
değerler, belirli formüller, örnekler veya ikinci dereceden denklemlerin
açıklamaları olabilir.
Beyniniz,
anahtarları değerlendirir ve en alakalı değerleri çıkarır. Örneğin, sorgunuzla
doğrudan ilgili olan belirli bir formülü veya adım adım çözümü vurgular.
Dikkat Mekanizmasının Uygulanması
Bu sürecin
bir sinir ağı dikkat mekanizmasında nasıl göründüğüne bakalım:
Sorgu:
Sinir ağı, ihtiyaç duyduğu bilgiyi temsil eden belirli bir sorgu vektörü alır.
Anahtarlar:
Daha sonra girdi verilerindeki tüm potansiyel bilgileri (anahtarlar) inceler.
Her veri parçası bir anahtar ile ilişkilidir.
Değerler:
Her anahtar için, gerçek bilgiyi içeren karşılık gelen bir değer vardır.
Dikkat
mekanizması şu şekilde çalışır:
Alakayı
hesaplama: Ağ, her anahtarın sorguyla ne kadar alakalı olduğunu, genellikle
sorgu ve anahtar vektörlerinin nokta çarpımını kullanarak hesaplar.
Değerleri
ağırlıklandırma: Ağ, bu puanları kullanarak değerleri ağırlıklandırır. Daha
yüksek puanlar daha fazla alaka ve dolayısıyla daha fazla ağırlık anlamına
gelir.
Değerleri
toplama: Ağırlıklandırılmış değerler daha sonra birleştirilerek en alakalı
bilgileri içeren bir çıktı oluşturur.
İnsan Dikkati ve Öğrenme
İnsan
öğreniminde bu süreç mekanik olmaktan ziyade kavramsal olarak benzerdir:
Hedefinizi
netleştirirsiniz (sorgu), ne aradığınızı bildiğinizden emin olursunuz.
Potansiyel
kaynakları tararsınız (anahtarlar), ilgili bilgilerin bulunabileceği
yerleri belirlersiniz.
İlgili
bilgileri çıkarmaya odaklanırsınız (değerler), gereksiz olanları filtreler
ve sorununuzu çözmenize yardımcı olacak bilgilere odaklanırsınız.
Pratikte Örnek
Diyelim ki,
bir fizik kitabını okuyarak bir problemin çözümünü bulmaya çalışıyorsunuz. İşte
bu süreci nasıl uygulayabileceğiniz:
Sorgu:
Bir projenin menzilini bulmak için bir formül bulmanız gerektiğine karar
verirsiniz.
Anahtarlar:
Proje hareketini kapsayan bölümleri ve alt başlıkları gözden geçirirsiniz.
Değerler:
"Proje Hareketinin Menzili" başlığı altında bir bölüm bulur ve
okumaya başlarsınız. Dikkatinizi doğrudan sorgunuzla ilgili olan formüller ve
adım adım çözümler üzerinde yoğunlaştırırsınız.
Özetle,
insan odaklanma süreci, amacınızı netleştirmeyi, ilgili kaynakları filtrelemeyi
ve gereken bilgiyi belirlemeyi içerir ve bu süreç, sinir ağlarındaki
query-key-value dikkat mekanizmasını yakından yansıtır.
