Все задачи
Сложно Решено: 0 Процент решений: 0%

Масштабированное скалярное внимание

Реализуйте операцию внимания — основу трансформеров и больших языковых моделей.

Чему вы научитесь

  • Оценивать запросы относительно ключей
  • Применять softmax, чтобы получить веса внимания
  • Смешивать значения с этими весами

Условие

Внимание позволяет каждой позиции последовательности смотреть на все остальные позиции и смешивать их информацию. Это ядро архитектуры Transformer, которую используют большие языковые модели:

Attention(Q, K, V) = softmax(Q × Kᵀ / √d) × V

Для каждой строки запроса q:

  1. Оцените каждую строку ключа k: score = (q · k) / √d, где d — число столбцов K.
  2. Превратите оценки в веса с помощью softmax (вычтите наибольшую оценку перед вычислением e^x).
  3. Строка выхода — это взвешенная сумма строк значений: Σ weight_j × values[j].

Реализуйте attention(queries, keys, values).

Входные данные

queries: n строк по d чисел.

keys: m строк по d чисел.

values: m строк (по одной на ключ) по v чисел.

Выходные данные

Верните выходную матрицу размера n × v.

Ограничения

1 ≤ n, m ≤ 50, 1 ≤ d, v ≤ 32

-10 ≤ каждое значение ≤ 10

Примеры

Пример 1
Ввод:
keys = [
    [1.0, 0.0],
    [1.0, 0.0]
]
values = [
    [2.0, 4.0],
    [6.0, 8.0]
]
queries = [
    [1.0, 0.0]
]

Ожидаемый вывод:
expected = [
    [4.0, 6.0]
]
Ввод:
std::vector<std::vector<double>> keys = {
    {1.0, 0.0},
    {1.0, 0.0}
};
std::vector<std::vector<double>> values = {
    {2.0, 4.0},
    {6.0, 8.0}
};
std::vector<std::vector<double>> queries = {
    {1.0, 0.0}
};

Ожидаемый вывод:
std::vector<std::vector<double>> expected = {
    {4.0, 6.0}
};
Ввод:
double[][] keys = new double[][] {
    new double[] {1.0, 0.0},
    new double[] {1.0, 0.0}
};
double[][] values = new double[][] {
    new double[] {2.0, 4.0},
    new double[] {6.0, 8.0}
};
double[][] queries = new double[][] {
    new double[] {1.0, 0.0}
};

Ожидаемый вывод:
double[][] expected = new double[][] {
    new double[] {4.0, 6.0}
};

Пояснение

Оба ключа дают одинаковую оценку, поэтому веса softmax равны 0.5 и 0.5. Выход — среднее строк значений: [(2 + 6) / 2, (4 + 8) / 2] = [4, 6].

Пример 2
Ввод:
keys = [
    [3.0, 1.0],
    [-2.0, 5.0],
    [7.0, 7.0]
]
values = [
    [1.0],
    [2.0],
    [6.0]
]
queries = [
    [0.0, 0.0]
]

Ожидаемый вывод:
expected = [
    [3.0]
]
Ввод:
std::vector<std::vector<double>> keys = {
    {3.0, 1.0},
    {-2.0, 5.0},
    {7.0, 7.0}
};
std::vector<std::vector<double>> values = {
    {1.0},
    {2.0},
    {6.0}
};
std::vector<std::vector<double>> queries = {
    {0.0, 0.0}
};

Ожидаемый вывод:
std::vector<std::vector<double>> expected = {
    {3.0}
};
Ввод:
double[][] keys = new double[][] {
    new double[] {3.0, 1.0},
    new double[] {-2.0, 5.0},
    new double[] {7.0, 7.0}
};
double[][] values = new double[][] {
    new double[] {1.0},
    new double[] {2.0},
    new double[] {6.0}
};
double[][] queries = new double[][] {
    new double[] {0.0, 0.0}
};

Ожидаемый вывод:
double[][] expected = new double[][] {
    new double[] {3.0}
};

Пояснение

Нулевой запрос получает оценку 0 для каждого ключа, поэтому внимание распределяется поровну: (1 + 2 + 6) / 3 = 3.

Ссылки

Это задание адаптировано для CodeUtility. Следуйте условию и ограничениям выше.

Учитесь у других

Решения сообщества

Пока нет опубликованных решений. Решите задание, чтобы поделиться первым.