Attention

セルフアテンションの概要 セルフアtentionは、Transformerアーキテクチャにおいて使用される重要な技術です。 入力シーケンス内の要素間の関係性を認識するために使用されます。セルフアテンションでは、各要素がシーケンス内の他のすべての要素に「アテンション」を払い、それらの関連性を測定します。得られたアテンションの重みは、最終的な出力表現を計算するために使用されます。 セルフアテンションにより、モデルはシーケンス内の長距離依存関係をキャプチャできます。 これは、自然言語処理や機械翻訳などのタスクにとって特に重要です。これにより、モデルはシーケンス内で発生する単語やフレーズ間の関係を捉えることができます。セルフアテンションを組み込むことで、Transformerは単にシーケンス要素を順次処理するのではなく、シーケンス全体から関連情報を取得できます。