大規模言語モデル（LLM）におけるトランスフォーマーアーキテクチャは、自然言語処理（NLP）の分野で革新的な成果を上げてきました。その中核を成すのが「コンテクスト（Context）」という概念です。ユーザーが「コンテクスト」を「マルチヘッドアテンションにより計算された位置に関するエンベデッドベクトル」と考えて良いかどうかを問うていますが、これを理解するためにはトランスフォーマーの各構成要素とその相互作用を詳細に理解する必要があります。
1. トランスフォーマーアーキテクチャの概要
トランスフォーマーは、Vaswaniらによって提案された「Attention is All You Need」という論文で紹介されたアーキテクチャです。従来のRNNやLSTMと異なり、トランスフォーマーは自己注意機構（Self-Attention）を中心に据えており、並列処理が可能である点が特徴です。主にエンコーダーとデコーダーから構成され、エンコーダーは入力データの特徴抽出、デコーダーは出力生成を担当します。
2. エンベディング層とポジショナルエンベディング
2.1 トークンエンベディング
入力となるテキストは、まずトークン化（例えば、単語やサブワード単位）され、それぞれのトークンは固定次元のベクトルに変換されます。これが「トークンエンベディング」です。これにより、各トークンの意味的特徴が数値的に表現されます。
2.2 ポジショナルエンベディング
トランスフォーマー自体は並列処理が可能であり、RNNのような順序性を持たないため、入力トークンの順序情報をモデルに伝える必要があります。これを実現するのが「ポジショナルエンベディング」です。具体的には、各トークンの位置情報を示すベクトルをトークンエンベディングに加算します。一般的には正弦波や余弦波を用いた固定的な方法が使われますが、学習可能なパラメータとして位置情報を埋め込む方法もあります。
3. マルチヘッドアテンションの詳細
トランスフォーマーの中核を成すのが「自己注意機構（Self-Attention）」であり、その中でも「マルチヘッドアテンション（Multi-Head Attention）」が重要な役割を果たします。以下にその詳細を説明します。
3.1 自己注意機構（Self-Attention）
自己注意機構は、入力シーケンス内の各トークンが他のトークンとどの程度関連しているかを計算し、その関連度に基づいて情報を集約します。具体的には、各トークンに対して「クエリ（Q）」「キー（K）」「バリュー（V）」の3つのベクトルが計算されます。これらはそれぞれ異なる線形変換を通じて得られます。
自己注意の計算手順は以下の通りです：
- 各トークンのクエリ、キー、バリューを計算。
- 各クエリと全てのキーとの内積を取り、スケーリング（通常は$\sqrt{d_k}$で割る）し、ソフトマックス関数を適用して注意重みを得る。
- この注意重みをバリューに乗じて、各トークンの新しい表現を得る。
3.2 マルチヘッドアテンション
単一の自己注意機構では捉えきれない多様な関係性を捉えるために、マルチヘッドアテンションでは複数の自己注意ヘッドを並列に実行します。各ヘッドは異なる線形変換を通じて異なる視点から入力を処理し、その結果を結合（通常は連結）して最終的な出力とします。これにより、モデルは異なる種類の依存関係や特徴を同時に捉えることが可能となります。
4. 「コンテクスト」とは何か？
さて、本題の「コンテクスト」について考察します。トランスフォーマーにおける「コンテクスト」とは、各トークンが持つ周囲のトークンから得られる情報や関連性を反映した、豊かな表現のことを指します。具体的には、自己注意機構を通じて各トークンが他のトークンから影響を受け、その結果として得られる「コンテクストベクトル（Context Vector）」です。
4.1 コンテクストの生成
各トークンのコンテクストベクトルは、自己注意機構により計算されます。具体的には、あるトークンが他のトークンとの関連度（注意重み）に基づいて情報を集約し、自身の表現を更新します。これにより、コンテクストベクトルには単一のトークンの情報だけでなく、シーケンス全体の情報が組み込まれます。
4.2 ポジショナルエンベディングとの関係
ポジショナルエンベディングは、各トークンの位置情報を提供しますが、コンテクストベクトル自体はこれに加えて、トークン間の相互関係や意味的な依存関係を反映しています。つまり、コンテクストは単に位置情報だけではなく、内容的な情報も含んでいます。
5. ユーザーの質問への回答
ユーザーは「コンテクスト」が「マルチヘッドアテンションにより計算された位置に関するエンベデッドベクトル」と考えて良いかを問われています。この点について明確にすると以下の通りです。
- コンテクストは、マルチヘッドアテンションによって計算されるエンベディッドベクトルの総称であり、単に「位置に関する」ものではありません。ポジショナルエンベディングによって各トークンに位置情報が加味された後、マルチヘッドアテンションがこれらの情報を基にしてトークン間の関係性を考慮し、コンテクストベクトルを生成します。
- つまり、コンテクストベクトルは位置情報を含む意味的・文脈的情報の両方を反映したものです。マルチヘッドアテンションは、このコンテクストを複数の視点（ヘッド）から捉えることで、より豊かな表現を可能にしています。
6. コンテクストの詳細な機構
さらに深掘りして、コンテクストがどのように形成されるかを理解しましょう。
6.1 クエリ、キー、バリューの役割
- クエリ（Q）: 対象となるトークンが、他のトークンからどれだけ情報を引き出すかを決定するためのベクトル。
- キー（K）: 各トークンが他のトークンからの情報をどれだけ提供できるかを示すベクトル。
- バリュー（V）: 実際に引き出される情報の内容を表すベクトル。
これらを用いて、各トークンが他のトークンから必要な情報を効率的に集約します。
6.2 注意スコアと重み付け
クエリとキーの内積を計算し、ソフトマックス関数を通じて注意スコア（重み）を得ます。これにより、特定のトークンが他のトークンに対してどれだけ注意を払うべきかが決定されます。例えば、文脈上重要なキーワードや主語・目的語などが高い重みを持つ傾向にあります。
6.3 重み付けされたバリューの集約
得られた注意重みをバリューに乗じて、各トークンの新しい表現（コンテクストベクトル）を計算します。これにより、トークンは自らの位置情報だけでなく、文脈内の他のトークンからの情報も反映した豊かな表現となります。
7. マルチヘッドアテンションによる多様なコンテクストの獲得
マルチヘッドアテンションは、複数の自己注意ヘッドを並列に動作させることで、異なる種類のコンテクストを同時に捉えます。各ヘッドは異なる線形変換を使用するため、異なる視点から入力を解析します。例えば、一つのヘッドが文法的な関係性に注目し、別のヘッドが意味的な関連性に注目する、といった具合です。これにより、モデルは多面的な情報を統合した高度な表現を生成します。
8. コンテクストとポジショナルエンベディングの統合
コンテクストベクトルは、ポジショナルエンベディングとトークンエンベディングが統合された初期表現から派生します。具体的には、以下のプロセスを経てコンテクストが形成されます：
- 入力トークンのエンベディング: 各トークンはトークンエンベディングとポジショナルエンベディングの和によって表現されます。
- 自己注意機構の適用: このエンベディングを基に、自己注意機構がコンテクストベクトルを生成します。この際、各トークンは他のトークンとの関連性を考慮しつつ、自身の表現を更新します。
- マルチヘッドアテンションの統合: 複数のヘッドから得られたコンテクストベクトルは結合され、最終的なコンテクスト表現となります。
このプロセスにより、コンテクストは単なる位置情報ではなく、文脈全体を反映した高度な情報表現となります。
9. 具体例による理解
具体的な例を用いて、コンテクストがどのように形成されるかを考えてみましょう。
例文：「私は昨日、友達と映画を見に行きました。」
- トークン化とエンベディング:
- トークン化された各単語に対し、トークンエンベディングとポジショナルエンベディングが加算されます。
- 自己注意機構の適用:
- 例えば、「昨日」というトークンが「見に行きました」という動詞にどれだけ関連しているかを計算します。この関連性に基づき、適切な情報を集約します。
- 同様に、「友達」が「映画」にどれだけ関係しているかを評価し、その情報をコンテクストに反映します。
- コンテクストベクトルの生成:
- 各トークンは、他のトークンからの情報を統合し、文全体の意味や関係性を反映した表現に更新されます。
このように、コンテクストベクトルは単一のトークンの位置情報だけでなく、文全体の意味や構造を内包しています。
10. まとめ
ユーザーの質問に対する結論として、「コンテクスト」とは単に「マルチヘッドアテンションにより計算された位置に関するエンベデッドベクトル」ではなく、位置情報（ポジショナルエンベディング）を含む、文脈全体を反映した豊かな情報表現であると言えます。マルチヘッドアテンションは、このコンテクストを複数の視点から捉え、多様な情報を統合する役割を果たします。したがって、コンテクストは位置情報だけに限定されず、トークン間の意味的・文法的な関連性を包括的に反映したものです。
