マルチヘッドアテンション（Multi-Head Attention）とは、Transformerモデルで提案されたアテンション機構の一部であり、複数のアテンションヘッドを並列に実行することで、系列中の各トークン表現を変換するためのブロック部品です12345。
マルチヘッドアテンションの仕組み
- 並列実行: マルチヘッドアテンションは、複数のスケール化ドット積アテンション（Scaled Dot-Product Attention）を並列に実行します。これにより、異なる視点からデータを理解し、より多様な注意表現を学習することが可能になります345。
- QKVモデル: 各ヘッドはQuery（クエリ）、Key（キー）、Value（バリュー）の入力を受け取り、それぞれ異なる重み行列を用いて処理します。これにより、異なる特徴空間での注意表現が可能となります123。
- 結合と変換: 各ヘッドの出力は結合され、最終的に線形変換されて出力されます。このプロセスにより、系列全体の長期依存関係を考慮した高精度な系列変換が実現されます123。
マルチヘッドアテンションの利点
- 多様な注意表現: 複数のアテンションヘッドを用いることで、異なる特徴部分空間における注意表現を同時に学習できるため、単一の注意表現に平均化されることなく、多様な意味や文法を持つ単語にも対応できます34。
- 計算効率: 並列計算と行列演算を中心とした設計により、高い計算効率を持ちます。これにより、大規模なデータセットや複雑なモデルでも効率的に処理が可能です12。
応用例
マルチヘッドアテンションは、自然言語処理や機械翻訳など、多くの分野で利用されています。特に、Transformerベースのモデル（BERTやGPTなど）では、その中核的な役割を果たしています34。