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はじめに
近年、自然言語処理（NLP）をはじめとする多くの分野において、Transformerアーキテクチャが中心的な役割を果たしている。BERTやGPTといった代表的なモデルは、いずれもTransformerを基盤としており、その性能の高さは多くの実用例によって証明されている。
Transformerの中核にあるのが「Attention」である。しかし、このAttentionという言葉は非常に多義的であり、初学者にとっては混乱のもととなることが多い。Self-Attention、Multi-Head Attention、Encoder-Decoder Attentionなど、似たような名称が並ぶ中で、それぞれの役割や構造を正しく理解することは容易ではない。
本記事では、G検定のシラバスに沿って、TransformerとAttentionの技術体系を因果関係の観点から整理する。単なる用語の暗記ではなく、技術のつながりと背景にある課題解決の流れを理解することを目的とする。
Attentionは「注目」という直感的な意味を持つが、その実態は高度な計算構造と情報処理の仕組みに支えられている。Transformerの理解を深めるためには、Attentionの構造・計算・補助要素を体系的に把握する必要がある。
本記事が、読者のTransformer理解の一助となることを願う。
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説明内容
本記事では、Transformerアーキテクチャの中核をなすAttention機構について、以下の5つの観点から体系的に解説する。各項目は、G検定の出題範囲に準拠しつつ、技術的な背景と因果関係を重視して構成している。
- モデルアーキテクチャの系譜
- Seq2SeqからTransformerへの進化、そしてEncoderとDecoderの分化を通じて、自然言語処理モデルの構造的変遷を概観する。
- Attentionの基本概念
- Attentionとは何か、なぜ必要とされるのかを明確にし、特にEncoder-Decoder Attention（別名：Source-Target Attention）の役割を整理する。
- 自己注目と多視点処理
- Self-AttentionおよびMulti-Head Attentionの仕組みと意義を解説し、Transformerがどのようにして文脈を多面的に理解しているかを明らかにする。
- Attentionの計算構造
- Query・Key・Valueという3つのベクトルを用いたAttentionの計算手順を、数式とともに直感的に理解できるように説明する。
- Transformerの補助構成要素
- 位置エンコーディング、Layer Normalization、残差接続といった補助的な技術が、Transformerの性能と安定性にどのように寄与しているかを示す。
これらの要素を因果関係図とともに整理することで、Transformerの構造的理解を深め、G検定における応用的な出題にも対応できる知識の定着を目指す。
そして因果関係図全体像を以下に示す。
モデルアーキテクチャの系譜
自然言語処理におけるモデルの進化は、Seq2Seq（Sequence to Sequence）からTransformerへの移行によって大きな転換点を迎えた。Seq2Seqは、入力と出力の両方が系列であるタスク（例：機械翻訳）において広く用いられてきた構造であり、エンコーダとデコーダという2つの主要な構成要素を持つ。
しかし、Seq2SeqはRNN（再帰型ニューラルネットワーク）を基盤としているため、長い文脈を扱う際に「勾配消失」や「文脈の忘却」といった問題が生じやすい。これらの課題に対する解決策として登場したのがAttention機構である。Attentionは、入力系列の中で重要な部分に動的に注目することで、情報の保持と抽出を効率化する技術である。
このAttentionを全面的に活用した構造が、Transformerである。TransformerはRNNを排除し、Attentionのみで構成されているため、並列処理が可能であり、長文に対しても高い性能を発揮する。Transformerの登場により、自然言語処理モデルは大きく進化した。
さらに、Transformerはエンコーダとデコーダの構造を明確に分離しており、それぞれが異なる用途に特化して発展している。Transformer Encoderは文の理解に特化しており、BERTなどのモデルに応用されている。一方、Transformer Decoderは文の生成に強みを持ち、GPTなどのモデルに活用されている。
このように、Seq2Seq → Transformer → Encoder/Decoder分化という系譜は、自然言語処理モデルの理解系と生成系への分岐を示しており、BERTとGPTの違いを理解する上でも重要な視点となる。
因果関係図においては、Seq2SeqからTransformerへの進化が示され、TransformerからEncoderとDecoderへの分岐が明示されている。これにより、技術の流れと構造的な関係性が視覚的に把握できるようになっている。
Attentionの基本概念
Transformerの中核技術であるAttentionは、入力情報の中から「どの部分が重要か」を動的に判断し、出力に反映する仕組みである。これは、人間が文章を読む際に、文脈に応じて意味のある単語に自然と注目する行為に近い。
Attentionには複数の種類が存在するが、まず理解すべきはEncoder-Decoder Attentionである。これは、エンコーダが処理した入力系列に対して、デコーダが「どこに注目すべきか」を決定する機構である。翻訳タスクを例に取れば、英語の「I love cats」という文を日本語の「私は猫が好きです」と訳す際に、「cats」という単語に注目して「猫」と訳すような処理が行われる。
このEncoder-Decoder Attentionは、Source-Target Attentionとも呼ばれる。G検定では、こうした別名にも注意が必要である。因果関係図においては、Transformer Decoderから「外部入力への注意機構」としてEncoder-Decoder Attentionに矢印が伸びており、Transformerの出力生成における重要な役割を担っていることが示されている。
さらに、TransformerではEncoderにもDecoderにもAttentionが組み込まれており、それぞれがSelf-Attentionという仕組みを用いている。Self-Attentionとは、同一系列内の各単語が他のすべての単語に対して「どれだけ関係があるか」を計算するものである。例えば、「彼は銀行で働いている」という文において、「銀行」と「働く」が意味的に関連していると判断されるような処理が行われる。
このSelf-Attentionは、文の意味を深く理解するための「文脈の内省」とも言える。Transformerでは、EncoderもDecoderもこのSelf-Attentionを活用することで、文脈の全体像を把握し、意味のある出力を生成している。
因果関係図では、AttentionからSelf-Attentionへの矢印が示されており、Transformer内部での自己系列への適用が明示されている。次章では、このSelf-Attentionをさらに拡張したMulti-Head Attentionについて解説する。
自己注目と多視点処理
Transformerにおける文脈理解の中核を担うのが、Self-Attention（自己注目）である。これは、入力系列内の各単語が他のすべての単語に対して「どれだけ重要か」をスコア化し、文全体の意味を把握するための仕組みである。
たとえば、「彼は銀行で働いている」という文において、「銀行」と「働く」が意味的に関連していると判断されるように、Self-Attentionは文中の語同士の関係性を数値的に評価する。これにより、文脈の全体像を捉えることが可能となる。
Self-Attentionの計算は、すべての単語に対して全単語との関係を評価するため、計算量が多くなる。入力系列の長さに対して計算量は二乗で増加するが、それでも採用されるのは、得られる文脈情報が非常に価値あるものであるためである。
このSelf-Attentionをさらに拡張したのが、Multi-Head Attention（多視点処理）である。Multi-Head Attentionでは、Self-Attentionを複数の「ヘッド」で並列に計算し、それぞれ異なる視点から文脈を抽出する。たとえば、あるヘッドでは「主語と動詞の関係」に注目し、別のヘッドでは「形容詞と名詞の関係」に注目する、といった具合である。
この多視点処理により、Transformerは文の意味を多面的に捉えることが可能となる。モデルによってヘッド数は異なり、BERTでは12ヘッド、GPT-3では96ヘッドなど、規模に応じて視点の数も増加する。
因果関係図においては、Self-AttentionからMulti-Head Attentionへの矢印が示されており、Transformerが自己系列に対して多次元的な注目を行っている構造が明示されている。また、Transformer本体からもMulti-Head Attentionに矢印が伸びており、この機構がTransformerの「理解力」を支える重要な要素であることが視覚的に理解できる。
次章では、これらのAttention機構がどのように計算されているか、Query・Key・Valueというベクトル構造を用いた計算手順について解説する。
Attentionの計算構造
TransformerにおけるAttentionは、単なる「注目」ではなく、数式に基づいた厳密な計算によって実現されている。その中核を成すのが、Query（注目対象）、Key（比較対象）、Value（情報源）という3つのベクトルである。
この構造は、データベース検索に例えると理解しやすい。Queryは検索語、Keyはインデックス、Valueは検索結果に相当する。Transformerでは、QueryとKeyの類似度を計算し、そのスコアに基づいてValueを重み付きで合成することで、文脈に応じた情報抽出を行っている。
たとえば、「彼は銀行で働いている」という文において、「働いている」という単語をQueryとした場合、「銀行」という単語のKeyとの類似度が高ければ、そのValue（文脈情報）が強く反映される。このようにして、Attentionは「どこに注目すべきか」を数値的に判断している。
類似度の計算には、通常、QueryとKeyの内積（ドット積）が用いられる。得られたスコアはSoftmax関数によって正規化され、すべての単語に対する注目度の合計が1になるように調整される。これにより、Attentionは確率的な重み付けを実現している。
Attentionの計算式は以下の通りである：
$$
\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\bigg(\frac{QK^\top}{\sqrt{d_k}}\bigg)
$$
ここで、$\sqrt{d_k}$はスケーリング係数であり、内積の値が大きくなりすぎるのを防ぐために導入されている。これにより、Softmaxの出力が極端な値にならず、学習が安定する。
この計算は、Transformer内部で全単語に対して同時に行われる。さらに、前章で述べたように、これを複数の視点（ヘッド）で並列に処理するのがMulti-Head Attentionである。つまり、Attentionの計算構造は、Transformerの「知性の核」とも言える存在である。
因果関係図においては、AttentionからQuery・Key・Valueへの矢印が明示されており、これら3要素が計算構造の中心であることが視覚的に理解できる。また、Transformer本体からMulti-Head Attentionへの接続も示されており、これらの計算がモデル全体の性能に直結していることがわかる。
次章では、Transformerの性能と安定性を支える「補助構成要素」について解説する。
Transformerの補助構成要素
TransformerはAttention機構を中核に据えたアーキテクチャであるが、その性能と安定性を支えるためには、いくつかの補助構成要素が不可欠である。本章では、特に重要な3つの補助要素――位置エンコーディング（Positional Encoding）、Layer Normalization、残差接続（Residual Connection）について解説する。
位置エンコーディング：順序情報の補完
Attentionは並列処理が可能である一方で、系列データにおける語順の情報を直接保持しないという特性を持つ。これは、RNNのような逐次処理型モデルとは異なり、単語の並び順を無視して処理を行うためである。
この欠点を補うために導入されているのが位置エンコーディングである。これは、各単語の埋め込みベクトルに「その単語が文中の何番目に現れるか」という情報を加えることで、語順の意味をモデルに伝える仕組みである。
Transformerの元論文では、サイン波とコサイン波を用いた固定的な位置エンコーディングが提案されており、周期性と連続性を持つ位置表現が可能となっている。近年では、学習可能な位置エンコーディング（Learnable Positional Embedding）も広く用いられており、モデルが自ら位置の意味を学習することで、より柔軟な表現が実現されている。
因果関係図においては、Transformer EncoderおよびDecoderの両方から位置エンコーディングに矢印が伸びており、語順情報の補完が全体構造において重要な役割を果たしていることが示されている。
Layer Normalization：学習の安定化
Transformerでは、各層の出力を正規化するLayer Normalizationが導入されている。これは、層ごとの出力分布を一定に保つことで、勾配の爆発や消失を防ぎ、学習を安定化させる効果を持つ。
特に、Attention層やFeed Forward層の出力に対して適用されることで、深いネットワークにおける情報の伝達がスムーズに行われるようになる。
残差接続（Residual Connection）：情報の保持と勾配の安定化
もう一つの重要な補助要素が残差接続である。これは、ある層の出力に対して、その層の入力を加算することで、情報のロスを防ぎ、勾配の流れを安定させる仕組みである。
この手法はResNetでも用いられており、深層学習モデルにおける学習効率の向上に大きく貢献している。Transformerでは、Attention層やFeed Forward層の出力に対して残差接続が適用されており、深い層でも情報が失われにくくなっている。
因果関係図では、TransformerからLayer Normalizationおよび残差接続に矢印が伸びており、これらの補助構成要素がモデルの安定性と性能向上に寄与していることが視覚的に示されている。
まとめ
本記事では、TransformerとAttentionに関する技術体系を、因果関係の視点から体系的に整理した。G検定の出題範囲に準拠しつつ、単なる用語の暗記ではなく、技術のつながりと背景にある課題解決の流れを重視した構成とした。
まず、モデルアーキテクチャの系譜においては、Seq2SeqからTransformerへの進化が自然言語処理の性能向上に大きく寄与したことを確認した。Transformerは、エンコーダとデコーダに分化し、それぞれがBERT（理解系）やGPT（生成系）といったモデルに発展している。
次に、Attentionの基本概念として、Encoder-Decoder Attention（別名：Source-Target Attention）を中心に、入力と出力の関係性を捉える仕組みを解説した。因果関係図では、Transformer Decoderから外部入力への注意機構としてこのAttentionが接続されている。
続いて、自己注目と多視点処理では、Self-AttentionとMulti-Head Attentionの構造と役割を明らかにした。TransformerのEncoderおよびDecoderは、これらの機構を用いて文脈を多面的に理解しており、因果関係図では両者からMulti-Head Attentionへの接続が示されている。
さらに、Attentionの計算構造では、Query・Key・Valueという3つのベクトルを用いた計算手順を整理した。Attentionから直接これらの要素に矢印が伸びており、計算の核となる構造が視覚的に理解できるようになっている。
最後に、Transformerの補助構成要素として、位置エンコーディング、Layer Normalization、残差接続を取り上げた。Transformerは語順を無視して並列処理を行うため、位置エンコーディングによって順序情報を補完している。因果関係図では、Encoder・Decoderの両方から位置エンコーディングへの接続が示されており、補助要素の重要性が強調されている。
以上のように、TransformerはAttentionを中心に、構造・計算・補助要素が複雑に組み合わさったアーキテクチャである。G検定では、こうした技術の「つながり」を理解しているかが問われる。単語単位の暗記ではなく、技術が「どんな課題に対する答えだったのか」を意識することで、全体像がより明確になる。
Attentionは単なる「注目」ではなく、Transformerの知性を支える構造的・計算的な仕組みである。その理解は、BERTやGPT、さらにはLLM全体の理解にもつながる重要なステップである。
- Seq2SeqからTransformerへの進化により、自然言語処理は理解系（BERT）と生成系（GPT）に分岐した。
- AttentionはSelf・Multi-Head・Encoder-Decoder型に分類され、Query・Key・Valueによる計算構造が中核を成す。
- 位置エンコーディングや残差接続などの補助構成要素が、Transformerの性能と安定性を支えている。
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