はじめに
本記事は、「Attention Is All You Need」と題された論文(12 Jun 2017)の内容を基に自然言語処理に焦点を当てた専門用語の解説を含む、主要なポイントの解説である。今回は、特にマルチヘッド注意（Multi-Head Attention）について解説する。
目次:
この記事からわかること
Multi-HeadAttentionの仕組みと利点
Headの分割とその意義
各Headにおける異なる重み行列の役割と重要性
重み行列の学習過程と各Headの生成プロセス
サブスペースの概念とその意義
Multi-HeadAttentionの自然言語処理分野における革新性と将来性
1. Multi-HeadAttentionの概要
Multi-HeadAttentionは、Transformerモデルにおける自己Attentionメカニズムを拡張したものだ。このアプローチでは、単一のAttention機構を複数回、異なる「視点」から平行に適用し、入力データからより豊かな情報を抽出する。それぞれの「Head」が異なる表現空間でAttentionを計算するため、モデルは複数のサブスペースから情報を集約することが可能だ。
・Multi-HeadAttentionの仕組み
入力される各単語の埋め込みベクトルは、まず複数のHeadに分割される。これは、元の埋め込みベクトルを小さなベクトル群に分割することによって行われ、各Headはこれらの小さなベクトルを別々に処理する。分割された各Headで、独立して自己Attentionの計算が行われる。つまり、クエリ（Q）、キー（K）、値（V）のベクトルは各Headごとに重み行列を通じて変換され、それぞれのHeadが異なるAttentionスコアを計算するのだ。各Headから得られた出力は、再び結合され（Concatenation）、最終的な出力ベクトルを生成するための追加の重み行列によって変換される。
・Multi-HeadAttentionの利点
異なるHeadが異なるサブスペースに注目することで、モデルは入力データの複数の側面を捉えることができる。これにより、単一のAttention機構よりも豊かな文脈情報を捉えることが可能だ。各Headが異なる種類の依存関係（例えば、長距離依存関係や短距離依存関係）に焦点を当てることができるため、モデル全体としてより柔軟に情報を処理できる。複数のHeadを通じて異なる特徴を捉えることで、モデルの表現力が向上する。これは、特に複雑な言語現象をモデル化する際に有効だ。
2. Multi-HeadAttentionプロセス
Multi-HeadAttentionにおける「入力される各単語の埋め込みベクトルが複数のHeadに分割される」というプロセスは、Transformerモデルにおいて、入力データの情報をより詳細に、かつ多角的に分析するための重要なステップである。
・ベクトルの分割
まず、各単語は埋め込み層を通じて固定長のベクトル（埋め込みベクトル）に変換される。例えば、各埋め込みベクトルが512次元であるとする。Multi-HeadAttentionでは、この埋め込みベクトルを複数の「Head」に分割して処理する。例えば、モデルが8つのHeadを持つ場合、各埋め込みベクトルを8つのセグメントに分割する。512次元の埋め込みベクトルを8つのHeadに均等に分割する場合、各Headは64次元のベクトルセグメントを処理することになる。これにより、各Headは埋め込みベクトルの異なる部分集合に注目して処理を行うことができる。
・分割されたベクトルの処理
分割された各ベクトルセグメントは、それぞれ独立して自己Attention計算の対象となる。つまり、Q、K、Vのベクトルは、各Headごとに独自の重み行列を使用して変換され、各Headは独自のAttentionスコアと出力ベクトルを生成する。各Headで計算された出力ベクトルは最終的に結合され、追加の重み行列を通じて変換されることで、最終的な出力ベクトルが生成される。このプロセスにより、各Headが捉えた異なる情報が統合される。
・分割の意義
ベクトルを分割して複数のHeadで処理することで、モデルは同じデータから異なる特徴や情報を捉えることができる。これは、異なるHeadが異なる種類の関連性やパターンに注目するためだ。各Headが入力データの異なる側面を学習することで、モデル全体としての表現力と理解の深さが向上する。これにより、より複雑なテキストデータを効果的に処理することが可能になる。
＊「Head」の分割の解説
Multi-HeadAttentionメカニズムにおける「Head」の分割は、Transformerモデルが各単語の埋め込みベクトルをより細かく、複数の視点から分析するための手法だ。ここでいう「Head」とは、実際にはAttentionメカニズムのインスタンスのことを指す。各Headは、異なる重み行列を使用して入力ベクトルからQ、K、Vを生成し、それによって異なる情報を捉える。
・ Headの分割のプロセス
まず、入力される各単語は埋め込み層を通じて固定サイズのベクトルに変換される。例えば、各単語が512次元の埋め込みベクトルに変換されたとする。Transformerでは、この512次元のベクトルを複数のHeadに分割する。例えば、8つのHeadを使用する場合、各Headには512 / 8 = 64次元のベクトルが割り当てられる。この分割により、各Headは元の埋め込みベクトルの一部分を処理することになる。分割された各Headは、それぞれ独立して自己Attentionの計算を行う。つまり、各Headは割り当てられた64次元のベクトルから独自のQ、K、Vを生成し、それに基づいてAttentionスコアを計算するのだ。最後に、各Headから得られた出力（注目された値）を再結合（Concatenation）し、最終的な出力ベクトルを形成する。これにより、複数の視点からの情報が一つの高次元ベクトルに集約される。
・Head分割の意義
各Headが異なる部分ベクトルを処理することで、モデルは入力データの異なる特徴や情報を捉えることができる。これにより、より豊富な文脈情報や細かいニュアンスをモデル化することが可能になる。Headごとに異なる重み行列を用いることで、各Headはデータの異なる側面に注目することができる。一部のHeadは長距離の依存関係に、他のHeadはより局所的な情報に焦点を当てることがある。
＊「各Headの異なる重み行列」の解説
Multi-HeadAttentionメカニズムにおいて、「各Headは、異なる重み行列を使用して」という部分は、Transformerモデルの能力を高めるために非常に重要な概念だ。
・各Headでの重み行列の役割
Multi-HeadAttentionでは、入力される各単語の埋め込みベクトルに対して、Q、K、Vを生成するために、異なる重み行列を各Headごとに適用する。これらの重み行列は、モデルの学習過程で最適化され、各Headが特定の情報やパターンに焦点を当てるようになる。入力ベクトルに対して、各Headは異なるWQ（クエリ用）、WK（キー用）、WV（値用）の重み行列を使用して、それぞれ異なるQ、K、Vベクトルを生成する。このプロセスにより、各Headは入力データを異なる「視点」から解釈する。
・なぜ異なる重み行列を使用するのか
異なる重み行列を使用することで、各Headは入力データの異なる側面や特徴を捉えることができる。例えば、あるHeadは単語間の短距離依存関係に焦点を当てる一方で、別のHeadは長距離依存関係をより重視することができる。各Headが異なるサブスペースを探索することにより、モデル全体としてより豊かな表現力を持つことができる。これは、単一のAttention機構では捉えきれない複雑な言語現象をモデル化する際に特に有効だ。異なる重み行列を使用することで、モデルはより柔軟にデータから学習することができる。これにより、特定のタスクやデータセットの特性に合わせて、最適な情報の抽出方法を学習することが可能になる。
＊「異なる重み行列」計算の解説
「異なる重み行列」とは、Transformerモデル内のMulti-HeadAttention機構で使用される、Q、K、Vの生成に関連するパラメータ（重み行列）のことを指す。これらの重み行列は、Transformerモデルの学習過程において、バックプロパゲーションと最適化アルゴリズム（例えば、Adam）を通じて学習される。
・重み行列の学習過程
モデルの学習を始める際、WQ、WK、WVなどの重み行列は通常、ランダムな値で初期化される。この初期化は、学習過程が始まる前に一度だけ行われる。入力データ（単語の埋め込みベクトル）がモデルを通過する際、各Headでこれらの重み行列を使用してクエリ、キー、値のベクトルが計算される。これに基づき、自己Attentionのスコアが計算され、最終的な出力が生成される。モデルの出力と正解ラベルとの間の誤差（損失）を計算し、この誤差を用いて各パラメータ（重み行列含む）の勾配を求める。この過程では、モデルの出力が正解に近づくように、重み行列の値が微調整される。勾配と学習率を用いて、各重み行列の値を更新する。これにより、モデルの性能が徐々に改善されていく。
・各Headの生成プロセス
Transformerモデルの入力として、各単語の埋め込みベクトルが用意される。これらは、単語を密なベクトル形式で表現したものだ。モデルは、Q、K、Vを生成するために、それぞれ異なる重み行列を用いる。Multi-HeadAttentionでは、これらの重み行列が各Headごとに異なる。つまり、dmodel次元の入力ベクトルに対して、dk、dk、dv次元の出力ベクトルを生成するための3つの異なる重み行列が各Headに用意されている。入力ベクトルは、重み行列を通じて変換された後、指定された数のHead（h）に分割される。これは、入力ベクトルをより小さい次元のベクトル群に分割し、各Headで別々に処理することに相当する。各Headでの処理は、入力ベクトルの異なる部分集合に焦点を当てることを可能にする。各Headでは独立して自己Attentionの計算が行われる。このプロセスには、クエリとキーのドット積、スケーリング、ソフトマックス関数の適用、そして最終的に値との重み付き和の計算が含まれる。各Headから得られた出力ベクトルは、再結合されて一つの大きなベクトルになる。その後、追加の重み行列を通じて一度だけ変換され、Multi-HeadAttentionの最終出力が生成される。
＊「サブスペース」の解説
各Headは入力ベクトルの異なる「サブスペース」、すなわち異なる情報の側面や特徴に焦点を当てて処理を行う。
・サブスペースの例
あるHeadは単語間の直接的な文脈的な関連性に注目するかもしれない（例：主語と動詞の関係）。別のHeadは、文中で離れた位置にある単語間の関係性（例：条件節と主節の関係）に焦点を当てることができる。また、あるHeadは単語の意味的な類似性や共起に基づく関係性に注目することがある。
・サブスペースの意義
Transformerモデルにおける「異なるサブスペース」という概念の重要性は、モデルが入力データをより包括的に分析し、多様な情報を捉えることを可能にする点にある。各Headが異なる側面に注目することで、モデル全体としては入力データのより広範な理解を達成でき、結果としてより正確で豊かな表現を生成することができる。
したがって、「異なるサブスペース」とは、ある単語を含む文章のバリエーションを直接指すのではなく、テキストデータやその他の入力データが持つ、異なる特徴や情報の側面を表している。Multi-HeadAttentionメカニズムによって、Transformerモデルはこれらのサブスペースを独立して探索し、その結果を統合することで、テキストの深い理解を実現するのだ。
3. まとめ
Multi-HeadAttentionは、Transformerモデルの中心的な構成要素であり、モデルがテキストデータからより深いレベルの文脈や関連性を抽出できるように設計されている。複数の「視点」から同時にデータを分析することで、モデルはより包括的な理解を達成し、NLPタスクのパフォーマンスを大幅に向上させることができる。
Headの分割、異なる重み行列の使用、サブスペースの探索といった概念は、Multi-HeadAttentionメカニズムの核心であり、Transformerモデルの性能を支える重要な要素だ。これらの技術により、モデルは入力データの多様な特徴を捉え、より柔軟かつ効果的に情報を処理することができる。
Multi-HeadAttentionは、自然言語処理の分野に大きな革新をもたらし、機械翻訳、要約、感情分析、質問応答など、様々なタスクで従来のモデルを上回る性能を達成している。今後も、このメカニズムを基盤とした新たなモデルやアプローチが開発され、自然言語処理技術のさらなる発展に寄与していくことだろう。
TransformerモデルとMulti-HeadAttentionメカニズムは、人工知能分野における重要なブレークスルーであり、自然言語処理のみならず、画像認識、音声処理など、他のドメインにおいても応用が進められている。Multi-HeadAttentionの基本的な考え方は、様々なデータ形式に適用可能であり、将来的にはさらに幅広い分野で活用されていくことが期待される。
技術の進歩に伴い、Multi-HeadAttentionメカニズムのさらなる改良や拡張が行われていくだろう。より効率的なHeadの分割方法、重み行列の最適化手法、サブスペース探索の高度化など、様々な研究課題に取り組むことで、このメカニズムのポテンシャルを最大限に引き出すことができる。
自然言語処理の研究者やエンジニアにとって、Multi-HeadAttentionメカニズムの理解は不可欠だ。この革新的な技術を活用することで、より高度で実用的な自然言語処理システムの開発が可能となる。今後も、Multi-HeadAttentionを中心とした研究が活発に行われ、自然言語処理分野のさらなる発展につながっていくことだろう。