Question 1

Sequence işlemede attention mekanizmasının RNN'lere göre temel avantajı nedir?

Accepted Answer

Attention mekanizması, sequence içindeki herhangi bir konuma doğrudan erişim sağlar ve RNN'lerin sıralı darboğazını ortadan kaldırır. Bilgiyi adım adım yayması gereken RNN'lerin aksine, attention tüm konumlar arasında doğrudan bağlantılar hesaplar, büyük ölçekli paralelleştirmeyi mümkün kılar ve gradyan bozulması olmadan uzun mesafeli bağımlılıkları yakalar.

Question 2

Attention mekanizmasında Query (Q), Key (K) ve Value (V) vektörleri neyi temsil eder?

Accepted Answer

Query token'ın aradığı şeyi temsil eder, Key her token'ın eşleşme olarak sunabileceği şeyi temsil eder ve Value alınacak bilgiyi içerir. Attention skoru, göreceli önemi belirlemek için Q ve K arasında hesaplanır, ardından V'leri ağırlıklandırmak için kullanılır. Bu analoji, bir query'nin değerleri almak için anahtarlarla karşılaştırıldığı bilgi alma sistemlerinden gelir.

Question 3

Scaled dot-product attention'ın formülü nedir ve neden dk'nın kareköküne bölünür?

Accepted Answer

Formül Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T / sqrt(dk)) * V'dir. sqrt(dk)'ya bölmek kritiktir çünkü yüksek boyutlu vektörlerin dot product'ları büyük büyüklüklere sahip olma eğilimindedir ve softmax'ı çok küçük gradyanlı bölgelere iter. Bu normalleştirme attention skorlarının kararlı varyansını korur ve verimli öğrenmeyi sağlar.

Transformers ve Attention

Sequence işlemede attention mekanizmasının RNN'lere göre temel avantajı nedir?

Cevap

Attention mekanizmasında Query (Q), Key (K) ve Value (V) vektörleri neyi temsil eder?

Cevap

Scaled dot-product attention'ın formülü nedir ve neden dk'nın kareköküne bölünür?

Cevap

Attention ve self-attention arasındaki temel fark nedir?

Tek bir attention head yerine neden multi-head attention kullanılır?

Diğer Data Science & ML mülakat konuları

Python Temelleri

Python Nesne Yönelimli Programlama

Python Veri Yapıları

Git Temelleri

SQL Temelleri

NumPy Temelleri

Pandas Temelleri

Jupyter & Google Colab

SQL Joins ve Gelişmiş Sorgular

İleri Pandas

Matplotlib & Seaborn ile Görselleştirme

Plotly ile Etkileşimli Görselleştirmeler

Tanımlayıcı İstatistik

Çıkarımsal İstatistik

Web Scraping

BigQuery & Cloud Data

Feature Engineering

Denetimli ML: Regresyon

Denetimli ML: Sınıflandırma

Karar Ağaçları ve Topluluk Yöntemleri

Denetimsiz ML

ML Pipeline'ları & Doğrulama

Zaman Serileri & Tahminleme

Deep Learning Temelleri

TensorFlow & Keras

CNN ve görüntü sınıflandırma

RNN ve Diziler

NLP ve Hugging Face

GenAI ve LangChain

MLOps ve Dağıtım

Bir sonraki mülakatın için Data Science & ML'de uzmanlaş