マルチヘッドアテンションとは？

マルチヘッドアテンションは、深層学習、特に自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョン（CV）で広く使用されるメカニズムです。これは最初にTransformerモデルで提案され、シーケンスからシーケンスへの学習タスクに革命をもたらしました。マルチヘッドアテンションの核心的なアイデアは、入力特徴ベクトルを複数のサブスペースに分割し、複数の「ヘッド」を通じて並行して処理することで、入力データ内のさまざまな特徴や関係を把握することです。

マルチヘッドアテンションの動作方法は、まず入力データを線形変換して複数のグループに分け、各グループが独立して注意重みを計算して出力を生成します。最後に、これらの出力は結合され、別の線形変換を通じて統合されます。このメカニズムは、モデルの表現力と効率を向上させます。

応用シナリオでは、マルチヘッドアテンションは機械翻訳、テキスト生成、画像認識などのタスクに使用されます。その柔軟性と効率性により、これは多くの現代深層学習モデルの核心コンポーネントとなっています。将来的には、計算リソースの増加とモデルアーキテクチャの進化に伴い、マルチヘッドアテンションはさらに多くの分野で応用されることが期待されます。

ただし、長いシーケンスを処理する際には計算オーバーヘッドが大きくなり、性能低下を引き起こす可能性があるなど、いくつかの欠点もあります。したがって、モデル設計時にこれらの要素を考慮する必要があります。