Transformerモデルは、自然言語処理タスクにおける最先端の結果をもたらしています。その成功の背後には、Self-AttentionとMulti-Layer Perceptron（MLP）という2つの主要な要素があります。これらは何を行い、どのように協力してタスクを達成するのでしょうか？それぞれの役割を見ていきましょう。
Self-Attentionは、単語間の関係を把握し、各単語が文全体のどの部分に注意を向けるべきかを決定します。このメカニズムにより、Transformerモデルは、入力文内の各単語が他の単語とどのように関連しているかを理解することができます。具体的には、”he”が”John”を指しているのか、それとも”Mike”を指しているのかを理解します。
Multi-Layer Perceptron (MLP)は、特徴空間内で非線形変換を行い、より複雑な特徴関係を学習するためのものです。具体的には、特定の語彙の存在が他の語彙の存在に影響を与えるような依存関係を表現する能力などが向上します。このMLPは、Self-Attentionの出力に適用され、その結果を次のレイヤーまたは最終出力に送ります。
Self-AttentionとMLPは共同して作業し、より洗練されたテキスト理解を可能にします。具体的には、Self-Attentionが単語間の関連性を捕捉し、MLPがそれらの関連性を更に抽象化し、複雑な特徴空間での非線形な関係を学習します。
これら二つの要素が組み合わさることで、Transformerモデルは単語間の関係だけでなく、それらが全体としてどのような意味を持つかを理解できるようになります。
以上が、Self-AttentionとMulti-Layer Perceptron (MLP)の主な役割とその協調作業についての概要です。これらの理解は、Transformerモデルがどのように高度なテキスト理解を達成しているかを理解するための重要な一歩です。
以下にそれぞれの特性をまとめた表を作りました：
| Self-Attention | Multi-Layer Perceptron (MLP) | |
|---|---|---|
| 役割 | 入力された単語の相互関係を把握し、文脈を理解する | 特徴間の非線形的な相互作用を捕捉し、より複雑な特徴表現を生成する |
| 入力 | エンコードされた単語のシーケンス（単語のベクトル表現） | Self-Attentionの出力（注意力を用いて更新された単語のベクトル表現） |
| 出力 | 各単語が他の単語とどの程度関連しているかを示す、更新された単語のベクトル表現 | 各単語のベクトル表現に対する非線形変換を適用した結果 |
| メリット | 文脈を考慮した単語の理解が可能 | 単語間の複雑な関係を把握可能 |
これらのコンポーネントはTransformerモデルにおいて相補的な役割を果たします。Self-Attentionは単語間の関係性を学習し、それを元に単語の新しい表現を作り出します。一方、MLPはその新しい表現を取り込み、より複雑な特徴表現を作成します。この相互作用が、Transformerモデルが優れた性能を発揮する大きな要因となっています。
□注記：MLP (Multi-Layer Perceptron) はデータの非線形変換を担当します。この変換は、特徴空間を歪ませることで、特徴の新たな組み合わせや関係性を作り出すことを可能にします。これにより、モデルはより複雑なパターンを学習できます。
具体的には、Self-Attentionメカニズムが、ある単語が他の単語とどのように関連しているかを理解しようとする一方で、MLPはその結果生じる特徴の組み合わせやパターンを把握します。
言葉を使った例を挙げると、「犬がボールを追いかける」というフレーズで、Self-Attentionは「犬」、「ボール」、「追いかける」が相互にどのように関連しているかを理解します。それに対して、MLPはこれらの単語が一緒になることで生じる複雑な意味（つまり、犬が行動し、ボールを対象に追いかけるという行動）を理解しようとします。
Self-Attentionは「絵の見方」の指南役と考えることができます。たとえば、絵に描かれたいくつかの物（犬、ボール、木など）を見て、それぞれがどのように関連しているかを見るのがSelf-Attentionの役目です。犬はボールを追いかけていて、ボールは木の下にあります。つまり、それぞれの物（単語）が他のものとどう関係しているかを見て、それぞれに重要度をつけるのがSelf-Attentionの仕事です。
一方、MLP（マルチレイヤーパーセプトロン）は、それぞれの物（単語）が絵全体（文章全体）の中でどのような意味を持つかを理解しようとする役割を果たします。たとえば、犬がボールを追いかけているという情報と、ボールが木の下にあるという情報を組み合わせて、「犬が木の下のボールを追いかけている」という新しい意味を作り出します。つまり、それぞれの物（単語）がどのように組み合わさって全体の意味（文章の意味）を作り出すかを理解するのがMLPの役割です。