情報科学 › LLM アーキテクチャ › 自己注意

softmax とマスクつき softmax

定義 2.2(「自己注意」§2)

z∈Rn\boldsymbol{z} \in \mathbb{R}^{n} に対し

σ(z)i:=ezi∑j=1nezj(i=1,…,n)\sigma(\boldsymbol{z})_i := \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{n} e^{z_j}} \qquad (i = 1, \ldots, n)

で定まる写像 σ:Rn→Rn\sigma : \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^n を softmax 関数という。行列に対しては行ごとに施す。

空でない部分集合 U⊂{1,…,n}U \subset \{1, \ldots, n\} に対し、マスクつき softmax σU:Rn→Rn\sigma^{U} : \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^n を

σU(z)i:=ezi∑j∈Uezj(i∈U),σU(z)i:=0(i∉U)\sigma^{U}(\boldsymbol{z})_i := \frac{e^{z_i}}{\sum_{j \in U} e^{z_j}} \quad (i \in U), \qquad \sigma^{U}(\boldsymbol{z})_i := 0 \quad (i \notin U)

で定める。UU に入らない添字を「マスクされた」成分という。「マスクされた成分に −∞-\infty を足してから softmax を取る」という書き方は、σU\sigma^{U} のことを指すものとする。

本文で読む(前後の説明と例)→

閉包の状態

定義

定義は閉包の起点です(証明を要しません)。

印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。

これを使っている定理

証明で明示的に参照している定理は、まだありません。

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