じぇみにんに聞いてみた

Transformer の Attention機構について

Transformer は、2017年に Google が発表した論文 "Attention Is All You Need" で提案された、自然言語処理（NLP）の分野における画期的なモデルです。従来の RNN（Recurrent Neural Network）ベースのモデルとは異なり、Attention機構という仕組みを導入することで、文全体の文脈を効率的に捉え、長文の翻訳や文章生成において高い性能を発揮します。

Attention機構とは

Attention機構は、人間が文章を読むときに特定の単語やフレーズに注目するのと同じように、モデルが文中の重要な部分に注目する仕組みです。具体的には、ある単語（クエリ）と文中の他のすべての単語（キー）との関連度を計算し、その関連度に基づいて各単語に重み付けを行います。この重み付けされた単語の情報を集約することで、文脈を考慮した単語表現を得ることができます。

Attention機構の種類

Transformer では、主に以下の 3 種類の Attention機構が使用されています。
1. Self-Attention（自己注意）
入力文中の各単語間の関連度を計算します。これにより、文中の単語同士がどのような関係にあるかを捉え、文全体の文脈を考慮した単語表現を生成することができます。
2. Encoder-Decoder Attention（エンコーダ・デコーダ注意）
デコーダが翻訳文を生成する際に、エンコーダが生成した中間表現（文脈情報）のどの部分に注目すべきかを計算します。これにより、翻訳に必要な情報を効率的に取得し、より適切な翻訳文を生成することができます。
3. Masked Self-Attention（マスク付き自己注意）
デコーダが翻訳文を生成する際に、まだ生成されていない単語の情報が漏れないように、未来の単語をマスクするAttention機構です。これにより、学習時に未来の情報を参照してしまうことを防ぎ、より正確な学習を行うことができます。

Attention機構の計算方法

Attention機構の計算は、以下の手順で行われます。
1. Query、Key、Value の生成: 入力文の各単語をベクトルに変換し、Query、Key、Value の 3 つのベクトルを生成します。
2. Attention Score の計算: Query と Key の類似度を計算し、Attention Score を求めます。類似度の計算には、内積やコサイン類似度などが用いられます。
3. Softmax 関数による正規化: Attention Score を Softmax 関数で正規化し、確率分布に変換します。
4. Weighted Sum の計算: Value を Attention Score で重み付けし、Weighted Sum を計算します。この Weighted Sum が、文脈を考慮した単語表現となります。

Attention機構のメリット

Attention機構は、従来のRNNベースのモデルに比べて、以下のようなメリットがあります。

• 長文の処理: RNNは長文になるほど文脈を捉えるのが難しくなりますが、Attention機構は文中のすべての単語の関係性を同時に考慮するため、長文の文脈も効率的に捉えることができます。
  
• 高い並列性: RNNは逐次的に処理を行うため並列化が難しいのですが、Attention機構は並列処理が可能となり、学習速度が向上します。
  

まとめ

Attention機構は、Transformer の最も重要な要素の一つであり、自然言語処理の分野に大きな進歩をもたらしました。Attention機構により、モデルは文脈をより深く理解し、より自然で流暢な文章を生成することが可能になりました。