マルチヘッド注意機構とは？ 🎩
マルチヘッド注意機構は、単一の自己注意機構（Self-Attention Mechanism）を複数並行して実行し、それぞれの注意機構が異なる種類の「関連性」を学習できるようにしたメカニズムです。
これは、Transformer（トランスフォーマー）モデルの核となる構成要素であり、自己注意機構の能力をさらに強化します。例えるなら、一つの問題を解決するために、それぞれ異なる視点を持つ複数の専門家チームが同時に分析を行うようなものです。
簡単に言うと、AIが文章を読むときに、単語同士の「色々な種類のつながり」を同時に、多角的に分析する超高性能な分析ツール、ということです！🔬
なぜマルチヘッド注意機構が必要なのか？ 🤔
前回の「自己注意機構」の説明で、各単語が文中の他の単語との関連性を直接計算し、文脈に応じた表現を強化できることを学びました。しかし、単一の自己注意機構では、一度に一つの「注意のパターン」しか捉えられません。
人間の言語には、多様な種類の関係性が存在します。
- 文法的な関係: 主語と動詞の関係、修飾語と被修飾語の関係など。
- 意味的な関係: 同義語、類義語、対義語、因果関係など。
- 長期的な依存関係: 文章の遠く離れた単語間の関連性。
例えば、「猫がネズミを追いかけたので、それは逃げた」という文で、「それ」がネズミを指すのか、猫を指すのかを判断するには、複数の異なる視点からの分析が必要です。単一の自己注意機構では、これらの多様な関係性を同時に効率的に捉えるのが難しい場合があります。
マルチヘッド注意機構は、複数の「ヘッド」（独立した自己注意機構）を用いることで、モデルが同時に異なるサブスペースから情報を抽出し、異なる種類の関係性を学習することを可能にし、結果としてより豊かな表現を獲得できるようにします。
マルチヘッド注意機構の仕組み ⚙️
マルチヘッド注意機構の基本的なステップは以下の通りです。
-
入力の線形変換と分割:
- 入力されたデータ（例：単語の埋め込みベクトル）を、複数の「ヘッド」に分割できるように、それぞれ異なる線形変換（重み行列 $W^Q_h, W^K_h, W^V_h$ を用いた変換）を通して、複数の Query ($Q_h$), Key ($K_h$), Value ($V_h$) のセットを生成します。
- つまり、元の入力ベクトルを複数の小さな「表現サブスペース」に分割し、それぞれのヘッドがそのサブスペース内で注意を計算します。
- 通常、
d_model(モデルの次元) をnum_heads(ヘッドの数) で割った次元数d_kを、各ヘッドの Query, Key, Value の次元とします。
-
並行する自己注意機構:
- 生成された各 $Q_h, K_h, V_h$ のセットに対して、それぞれ独立した**自己注意機構（スケーリングされたドット積注意）**を並行して実行します。
- これにより、各ヘッドは異なる重み行列を持っているため、異なる種類の「注意」パターンを学習することができます。
$$\text{Head}_h = \text{Attention}(Q W^Q_h, K W^K_h, V W^V_h)$$
ここで、$\text{Attention}(\cdot)$ はスケーリングされたドット積注意の関数です。 -
ヘッドの結合 (Concatenation):
- 各ヘッドから出力された結果（$\text{Head}_1, \text{Head}2, \dots, \text{Head}{\text{num_heads}}$）を、一つの大きなテンソルに**結合（Concatenate）**します。
$$\text{Concat}(\text{Head}1, \dots, \text{Head}{\text{num_heads}})$$
-
最終的な線形変換:
- 結合されたテンソルを、最後に一つの線形変換（重み行列 $W^O$）に通します。これにより、全てのヘッドからの情報を統合し、最終的なマルチヘッド注意機構の出力が得られます。
$$\text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{Head}1, \dots, \text{Head}{\text{num_heads}}) W^O$$
マルチヘッド注意機構のメリット ✨
- 多様な関係性の捕捉: 複数のヘッドが異なる注意パターンを学習することで、単語間の様々な種類の関係性（文法的、意味的など）を同時に捉えることができます。
- 表現力の向上: 異なるサブスペースで注意を計算し、それらを統合することで、モデルの表現能力が飛躍的に向上します。
- 頑健性: 一つの注意のパターンが失敗しても、他のヘッドが補完することで、より頑健な学習が可能になります。
- 並列計算: 各ヘッドは独立して計算されるため、計算効率が高く、GPUなどの並列処理に適しています。
マルチヘッド注意機構は、Transformerモデルが自然言語処理だけでなく、画像、音声、動画など、様々なシーケンスデータやグラフデータを扱うタスクにおいて、現在のAIのSOTA（State-of-the-Art、最新最高性能）を達成する上で不可欠な要素となっています。まさに、現代AIの「頭脳」の中核をなす技術の一つと言えるでしょう！🧠💡