AIブームの主役！Transformerの核となるMulti-head Attentionを徹底解説
山崎講師こんにちは。ゆうせいです。
最近、ChatGPTなどのAIが驚くほど賢くなったと感じませんか。実は、その進化の裏側にはTransformerという画期的な技術が隠れています。今日は、その心臓部とも言えるMulti-head Attentionという仕組みについて、研修講師として皆さんに分かりやすくお伝えしますね。
そもそも、AIはどうやって言葉を理解しているのでしょうか。
Transformerとは何者か
Transformerは、2017年に登場した深層学習のモデルです。それまでのAIは、文章を端から順番に読み進めるしかありませんでした。しかし、このモデルの登場によって、文章全体を一度に、そして効率的に処理できるようになったのです。
この画期的な仕組みを支えているのが、Multi-head Attention（マルチヘッドアテンション）です。
Multi-head Attentionを理解するための鍵
まず、Attention（アテンション）という言葉に注目してください。日本語では「注意」や「注目」という意味ですよね。AIにおけるアテンションとは、文章の中で「どの言葉とどの言葉が強く結びついているか」を見つけ出す機能のことです。
例えば、次の文章を読んでみてください。
「彼は公園で犬を連れて歩いている人を見たが、それはとても大きかった」
ここで質問です。「それは」が指しているのは、公園でしょうか、犬でしょうか、それとも人でしょうか。私たちは文脈から、おそらく「犬」だろうと判断しますよね。AIも同じように、言葉の関連性に「注目」することで意味を理解します。
専門用語の解説：Multi-head Attention
Multi-head Attentionを高校生にもわかるように例えるなら、一人のベテラン記者ではなく、役割の違う「複数の専門記者チーム」でひとつの記事を分析するようなものです。
Multiは「多重」、Headは「頭脳」を指します。つまり、複数の視点で同時に文章を読み解く仕組みなのです。
- 文法担当の記者：主語と動詞の関係をチェックする
- 意味担当の記者：代名詞が何を指しているかを探る
- 感情担当の記者：文章がポジティブかネガティブかを読み取る
このように、異なる角度から一斉に注目（Attention）することで、言葉の複雑なニュアンスをこぼさずキャッチできます。もし一人の記者（シングルヘッド）だけだったら、見落としが出てしまうかもしれませんよね。
Multi-head Attentionのメリットとデメリット
どんなに優れた技術にも、良い面と難しい面があります。
メリット
- 並列処理が得意：文章を端から読む必要がないため、最新の計算機（GPU）を使って超高速で学習できます。
- 長い文章に強い：最初の方に出てきた言葉と、最後の方に出てきた言葉の関係性をダイレクトに結びつけられます。
- 柔軟な理解：複数の視点（ヘッド）を持つことで、多義語や複雑な文脈も正確に捉えられます。
デメリット
- 計算量が多い：文章が長くなればなるほど、言葉同士の組み合わせ爆発が起き、計算コストが
乗のペースで増えてしまいます。
- 膨大なデータが必要：この仕組みを使いこなすには、教科書数百万冊分のような、とてつもない量の学習データが必要です。
研修のまとめと今後の指針
ここまで読んでくださった皆さんは、AIが単に文字を並べているのではなく、Multi-head Attentionという多面的な視点を使って世界を理解しようとしていることが分かったはずです。
もしあなたが、さらに深くこの分野を学びたいなら、まずは以下のステップを検討してみてください。
- 言葉を数字に変換する「埋め込みベクトル」について調べる
- Pythonというプログラミング言語で、簡単なアテンションの計算を体験する
- Transformerから派生した「BERT」や「GPT」の違いを比較してみる
AIの技術は日進月歩ですが、その根底にある「どこに注目するか」という考え方は共通しています。この本質さえ掴んでおけば、新しい技術が出てきても怖くありません。
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