Attention機構は、ニューラルネットワークモデルが、入力データの中で重要な部分に注目できるようにする仕組みです。これは、人間の認知機能における「注意」を模倣したもので、入力データ全体を処理するのではなく、重要な部分にのみ焦点を当てることで、モデルの効率と精度を向上させることができます。
Attention機構の仕組み
Attention機構は、入力データと出力データの間に関連性を学習し、その関連性に基づいて、入力データの各要素に重みを割り当てます。重みが大きい要素は、出力データにとって重要であると判断され、モデルはこれらの要素に重点的に注意を払うことになります。
Attention機構の種類
Attention機構には、様々な種類があります。代表的なものは、以下のとおりです。
- Self-Attention機構：入力データ自身との関連性を学習する機構
- Cross-Attention機構：異なる入力データ間の関連性を学習する機構
- Multi-Head Attention機構：複数のAttention機構を組み合わせて利用する機構
Attention機構の応用例
Attention機構は、様々な自然言語処理タスクで広く利用されています。代表的なものは、以下のとおりです。
- 機械翻訳：入力文と出力文の単語間の関連性を学習し、より正確な翻訳を行う
- 文章生成：文章の文脈に基づいて、次の単語を予測する
- 質問応答：質問文と文書中の関連情報を関連付け、適切な回答を抽出する
Attention機構の今後の展望
Attention機構は、自然言語処理だけでなく、画像認識や音声認識などの分野でも利用され始めています。今後、Attention機構は、様々な分野でニューラルネットワークモデルの性能向上に貢献していくことが期待されています。
Attention機構に関する参考資料
- Attention Is All You Need: https://arxiv.org/abs/1706.03762
- A Neural Conversational Model: https://arxiv.org/abs/1506.05869
- Attention Mechanisms in Natural Language Processing: https://arxiv.org/abs/2202.08311
- 【図解】Attentionとは？わかりやすく、そして深く解説｜自然言語処理(NLP) – すえつぐのNLP&LLM: https://nlpillustration.tech/?p=185
- 【DeepLearning】図で理解するAttention機構 #DeepLearning: https://qiita.com/ps010/items/0bb2931b666fa602d0fc