アテンションメカニズムは、特に 自然言語処理 の分野において、現代のニューラルネットワークの重要な構成要素である。モデルが予測を行う際に入力の最も関連性の高い部分に焦点を当てることを可能にし、パフォーマンスと解釈可能性を向上させる。
概要
回帰型ニューラルネットワーク などの従来のニューラルネットワークは、入力を順次処理するため、長期的な依存関係を捉えることが困難な場合がある。アテンションメカニズムは、モデルが各ステップで入力の異なる部分に注意を向け、現在の予測との関連性に基づいてその重要性を重み付けできるようにすることで、この問題に対処する。
仕組み
アテンションメカニズムには、通常、次の手順が含まれる。
- アテンションの重みの計算: モデルは、各入力要素に対してアテンションの重みのセットを計算し、現在の予測との関連性を示す。
- 加重和: 次に、入力要素はアテンションの重みで重み付けされ、合計されてコンテキストベクトルが生成される。
- 予測: コンテキストベクトルは、最終的な予測を行うために使用される。
アテンションの種類
アテンションメカニズムには、いくつかの異なる種類がある。
- 自己アテンション: モデルは、同じ入力シーケンスの異なる部分に注意を向ける。これは、Transformer アーキテクチャで一般的に使用される。
- グローバルアテンション: モデルは、入力シーケンスのすべての部分に注意を向ける。
- ローカルアテンション: モデルは、入力シーケンスのサブセットに注意を向ける。
利点
- パフォーマンスの向上: アテンションメカニズムは、さまざまなタスクでニューラルネットワークのパフォーマンスを大幅に向上させることができる。
- 解釈可能性: アテンションの重みは、予測を行うためにどの入力部分が最も重要であるかについての洞察を提供する。
- 長期的な依存関係: アテンションメカニズムにより、モデルは入力シーケンスの長期的な依存関係を捉えることができる。
応用
アテンションメカニズムは、以下を含む幅広いアプリケーションで使用されている。
- 大規模言語モデル: アテンションメカニズムは、多くの最先端の LLM の重要な構成要素である。
- 機械翻訳: アテンションメカニズムは、機械翻訳システムのパフォーマンスを大幅に向上させた。
- 画像キャプション: アテンションメカニズムを使用して、画像の説明を生成できる。
- 音声認識: アテンションメカニズムを使用して、音声認識システムの精度を向上させることができる。