BARTやGPTのようなモデルでは、多くのAttention層を重ねて使用しています。それぞれのモデルで異なりますが、以下にBARTとGPTのAttention層の数を示します。
1. BARTの場合
BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）は、エンコーダとデコーダからなるモデルです。
- エンコーダ：BARTは12層のエンコーダ層を持っています。
- デコーダ：デコーダも12層です。
つまり、エンコーダとデコーダそれぞれに12層ずつのAttentionがあり、これによってBARTは文脈を深く理解し、よりよい文生成が可能になります。
2. GPTの場合
GPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズでは、モデルのバージョンによって層の数が異なります。
- GPT-2：GPT-2には12層、24層、36層など異なるバージョンがあります。例えば、GPT-2の最も大きなバージョンでは36層のAttentionが使われています。
- GPT-3：GPT-3はより大きく、最大で96層のAttention層を持ちます。
これらの層を重ねることで、モデルは単語や文全体の文脈をより深く理解し、より精度の高い自然な文章を生成することができるようになっています。
つまり、Attention層を何層も重ねることで、各トークンの意味と他のトークンとの関係を何度も繰り返して計算し、その結果、モデルは文脈を豊かに理解する能力を獲得します。これがBARTやGPTが高精度で自然な言語理解・生成を実現する理由の一つです。
