「Attention is All You Need」の「Attention」は何を意味するか？

お疲れ様です。

近年、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が話題を集めています。これらの技術の基盤となったのが、2017年に発表された論文「Attention is All You Need」です。この論文は、自然言語処理（NLP）における画期的な進展をもたらし、多くのAI研究に影響を与えました。

この論文で言及される「Attention」は、Transformerアーキテクチャで使用されるマルチヘッドアテンション機構を指します。この機構は、入力された文章の様々な側面に注目することで、長文であっても深い解釈を可能にし、ユーザーの意図を適切に理解した回答を生成できます。例えば、ある単語が文中でどのように他の単語と関連しているかを同時に評価することができます。

しかし、私はTransformerアーキテクチャにはもう一つの重要な「Attention」の要素があると考えています。それは残差接続です。残差接続では、マルチヘッドアテンション機構を通して重み付けされた情報に、元の入力情報を加算します。これにより、入力のどの部分にどのような重みを置くべきかを計算することが可能になります。

残差接続は主に深層学習の計算を安定させるために用いられますが、その本質は元の情報にアテンション機構の出力を足し合わせることで、メタ的なアテンション機構として機能していると考えられます。

この観点から、Transformerアーキテクチャは二重のアテンション機構を持っていると言えるのではないかと考えています。「Attention is All You Need」というタイトルは、マルチヘッドアテンション機構だけでなく、残差接続によるメタ的なアテンション機構も含めて、アテンションの重要性を主張しているのではないかと私は想像しています。

さらに、この構造は人間の大脳皮質の仕組みとも類似点があります。大脳皮質の6層構造において、第4層で受け取られた視覚・聴覚情報が第2、3層で局所的・大域的に処理され、再び第4層に戻されるプロセスは、Transformerの残差接続と類似しています。一見非効率に見えるこの循環的な情報処理が、人間の高度な思考の本質を担っているのかもしれません。

Transformerアーキテクチャの残差接続には、単なる計算の安定性を超えた意味があるのではないかと私は考えています。

実際のところ確証はありませんが、論文の著者たちの意図を想像し、タイトルに込められた可能性のある深い意味を考察することはとても楽しいですね。

最後まで読んでいただき、ありがとうございました。