マルチヘッドアテンションから潜在アテンションへ：アテンションメカニズムの進化
2025-08-30
この記事では、自然言語処理におけるアテンションメカニズムの進化について、初期のマルチヘッドアテンション（MHA）から、より高度なマルチ潜在ヘッドアテンション（MHLA）までを解説します。MHAは、クエリ、キー、バリューベクトルを計算することでコンテキスト内の重要な単語の重み付けを行いますが、計算とメモリ複雑さはシーケンス長とともに2乗で増加します。これを解決するために、MHLAなどの新しいアプローチが登場し、パフォーマンスを犠牲にすることなく計算速度とスケーラビリティを向上させました。例えば、KVキャッシングを使用して冗長な計算を削減します。この記事では、これらのメカニズムの中核となる概念、長所と短所、BERT、RoBERTa、Deepseekなどのモデルにおける応用について明確に説明します。
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