Attentionの処理を何層も重ねる意味について説明します。
Transformerモデルでは、Attention層を何層も重ねることで、モデルがより深く複雑な関係を理解できるようにしています。主な理由は次の3つです：
- 複雑な関係を捉える：
一つのAttention層で捕まえられるのは、比較的シンプルな関係です。しかし、シークエンス内のトークン同士には非常に複雑な関係が潜んでいます。例えば、文脈の中で遠い場所にあるトークンが間接的に影響し合うような状況もあります。Attention層を重ねることで、各層が異なるレベルの関係を捕捉し、より深い意味やパターンを学習できるようになります。 - 階層的な特徴の抽出：
最初のAttention層は比較的「表層的な」特徴を抽出しますが、層を重ねるたびにより「深い」特徴が抽出されるようになります。これは、画像認識における畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が、初期層でエッジや形状の特徴を学習し、後の層でより高次な形状や物体の特徴を学習するのと似ています。Attention層を重ねることにより、シークエンス全体の文脈を理解する能力が深まり、意味的な関連性を多層的に捉えることができます。 - 情報の伝達と統合：
複数のAttention層を通じて、各トークンは他のトークンからの情報を何度も受け取り、更新します。これにより、あるトークンの情報が他のトークンに伝わり、全体として統合的な表現を形成します。この反復プロセスにより、モデルは各トークンの文脈をよりよく理解し、最終的にはシークエンス全体の情報をうまく活用することができるようになります。
こうした理由から、TransformerではAttention層を何層も重ねる設計が採用されています。これにより、モデルはより複雑な文脈情報を処理し、強力なパフォーマンスを発揮することができるのです。
