ゼロから始める大規模言語モデル：アテンションの謎を解き明かす

この記事では、大規模言語モデルにおける自己注意機構の内部動作を深く掘り下げています。著者は、マルチヘッドアテンションとレイヤー化されたメカニズムを分析し、一見単純な行列演算がどのようにして複雑な機能を実現するのかを説明しています。中心となる考え方は、個々のアテンションヘッドは単純ですが、マルチヘッドアテンションとレイヤー化によって、複雑で豊かな表現が構築されるということです。これは、畳み込みニューラルネットワークが層ごとに特徴を抽出していく方法に似ており、最終的には入力シーケンスに対する深い理解を実現します。さらに、この記事では、アテンション機構がRNNモデルの固有の固定長ボトルネック問題をどのように解決するのかを説明し、クエリ、キー、バリュー空間のアテンション機構における役割を例を用いて説明しています。