[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-attention::ru":3,"gloss-cluster-attention::ru":20,"gloss-next-attention::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"attention","core-ai","Внимание (Attention)","Внимание (attention), а конкретнее самовнимание (self-attention) в трансформерах — это механизм, который позволяет нейросети динамически решать для каждого обрабатываемого токена, сколько «фокуса» уделить каждому другому токену во входных данных — вместо строгой обработки текста слева направо, как в старых рекуррентных моделях, трансформер может напрямую связать первое слово предложения с последним. Механически внимание работает так: представление каждого токена проецируется в три роли — запрос (query), ключ (key) и значение (value) — затем вычисляется оценка совместимости между запросом каждого токена и ключом каждого другого токена (обычно через масштабированное скалярное произведение), эти оценки преобразуются в веса через softmax, и эти веса используются для получения взвешенной суммы векторов значений. Результат: новое представление каждого токена, «информированное» токенами, наиболее релевантными для него. Многоголовое внимание (multi-head attention) запускает этот процесс несколько раз параллельно с разными обученными проекциями, позволяя модели одновременно отслеживать разные типы связей (грамматическую структуру в одной «голове», кореференцию в другой, тематическую релевантность в третьей). Это важно для разработчиков, потому что внимание объясняет несколько практических особенностей поведения LLM: почему модели хорошо справляются с разрешением местоимений и дальними зависимостями («Трофей не поместился в чемодан, потому что он был слишком большим» — внимание позволяет модели правильно связать «он» с «трофеем», а не с «чемоданом», исходя из контекста), почему очень длинные документы могут размывать фокус модели на какой-то одной части (вес внимания растекается тоньше по большему числу токенов) и почему техники вроде ретривала (сужение того, что находится в контексте) повышают точность — меньше нерелевантного контента конкурирует за внимание. Конкретная иллюстрация: когда трансформер обрабатывает «Париж — столица Франции, и в нём проживает около 2 миллионов человек», внимание позволяет токену «в нём» сильно фокусироваться на «Париже» (а не на «Франции»), поскольку модель усвоила из обучающих данных, что цифры населения обычно следуют за упоминанием обсуждаемого города, что даёт связное продолжение, а не случайную догадку. Внимание — это также компонент, который исследователи оптимизируют интенсивнее всего ради эффективности (например, FlashAttention, разреженное внимание, внимание со скользящим окном), поскольку его стоимость масштабируется с длиной последовательности, напрямую влияя на размер контекстного окна и задержку инференса. Современные исследования эффективного внимания (FlashAttention и похожие техники) сделали вычисление внимания быстрее и менее прожорливым к памяти, не меняя его математического поведения, что отчасти объясняет, почему контекстные окна так драматично выросли в последних поколениях моделей — тот же базовый механизм теперь работает на гораздо большем числе токенов при приемлемой скорости и стоимости. Для разработчиков практический вывод — не математика, а порождаемое ею поведение: модели с сильными механизмами внимания менее надёжно обрабатывают инструкции, погребённые в середине длинного промпта, по сравнению с инструкциями, размещёнными в начале или конце (эффект «потерянности в середине»), что является реальной, проверяемой причиной размещать самые важные инструкции в начале или конце промпта, а не в центре длинного блока контекста.","Механизм внимания позволяет модели оценивать, насколько релевантен каждый другой токен, при обработке каждого токена в последовательности.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"context-window","Контекстное окно",{"slug":15,"name":16},"llm","Большая языковая модель (LLM)",{"slug":18,"name":19},"transformer","Трансформер",[21,25,29,33,36,39,42,45,48,49,52,55],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":28},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":30,"category":5,"name":31,"updated_at":32},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":32},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":28},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":28},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":32},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":28},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":24},{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":32},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":24},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":28},"direct-preference-optimization","Прямая оптимизация предпочтений (DPO)"]