近年、自然言語処理（NLP）の分野でTransformerモデルが大きな成功を収めています。その中心的な役割を担っているのが、アテンションメカニズムとマルチレイヤーパーセプトロン（MLP）です。これらのコンポーネントは、一見すると別々の目的を持つように見えますが、実際には互いに絡み合いながら、NLPタスクの解決に貢献しています。本ブログでは、これらのコンポーネントがTransformerモデル内でどのように働き、どのように互いに関連しているかについて詳しく解説します。
アテンションメカニズムは、入力トークン間の相互関係や依存関係を捉える役割を果たします。「犬がボールを追いかける」という文では、「追いかける」の行動が「犬」に関連付けられるという依存関係を捉えることができます。これにより、単語やフレーズの間の関係性を捉え、その情報を引き出すことができます。
次に、マルチレイヤーパーセプトロン(MLP)が登場します。MLPは、アテンションメカニズムにより抽出された特徴をさらに変換するという、メインであるアテンションメカニズムに対する副次的な役割を果たします。この変換の過程は、線形性と非線形性が組み合わさることで行われます。
重みの役割：線形変換の鍵
重みは、特定の特徴が新しい特徴表現にどの程度影響を与えるかを決定する要素です。トレーニング中に最適化され、モデルが最終的な解を見つけるためのガイド役を果たします。これらの重みによって、モデルは複雑な非線形の関係性を捉えることが可能になります。
MLPでは、線形変換と非線形活性化関数が組み合わさっています。線形変換は入力データに重みを掛けてバイアスを加えることで、データを新しい特徴空間にマッピングします。その後、非線形活性化関数が適用され、モデルが非線形な関係性を表現する能力を得ます。
このプロセスは、線形性と非線形性が絶妙なバランスで働くことで、複雑なパターンや関係性を学習することを可能にします。アテンションメカニズムが提供する相対的な関係性と、MLPが生成する豊かな特徴表現の組み合わせが、Transformerモデルの強力な表現能力の秘密と言えるでしょう。
アテンションメカニズムとマルチレイヤーパーセプトロン（MLP）は、NLPの問題解決におけるダンスのパートナーのようなものです。一つは特定の関係性を見つけ出し、もう一つはそれらの関係性を基にした新しい視点を提供します。その結果、Transformerモデルは高度に表現力豊かな特徴表現を生成することができます。