ゼロから始める大規模言語モデル：自己注意機構の深堀り

これは、著者がSebastian Raschkaの「ゼロから始める大規模言語モデル」を読み進めている様子を記録したシリーズ記事の8本目であり、訓練可能な重みを用いた自己注意機構の実装に焦点を当てています。GPTスタイルのデコーダーのみのトランスフォーマーLLMに関わるステップ、つまりトークンと位置の埋め込み、自己注意機構、注意スコアの正規化、コンテキストベクトルの生成をまずレビューします。記事の中心は、スケーリングされたドット積注意機構であり、訓練可能な重み行列がどのように入力埋め込みを異なる空間（クエリ、キー、値）に投影するかを説明しています。効率的な計算のために行列乗算が活用されます。著者はこのプロセスの明確で機械的な説明を提供し、因果的自己注意機構とマルチヘッド注意機構といった今後のトピックのプレビューで締めくくります。