Transformer アーキテクチャとアテンションメカニズム：技術分析

2017 年に Google が発表した論文「Attention Is All You Need」によって導入された Transformer アーキテクチャは、現代の人工知能の基盤を形成しています。GPT、Claude、Gemini など主要な言語モデルはすべてこのアーキテクチャの上に構築されています。

Transformers 以前：RNN と LSTM の限界

Transformer 以前の NLP タスクでは、Recurrent Neural Networks (RNN) と Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークが利用されていました。

RNN/LSTM の問題点:

逐次処理が必要 → 並列化が不可能。
長いシーケンスで勾配消失 / 爆発が発生。
長距離依存関係の学習が困難。
非常に長い学習時間。

Self-Attention メカニズム

Self-attention は、シーケンス内の各要素が他のすべての要素との関係を計算するメカニズムです。

数学的定式化

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k) × V

パラメータ:

Q (Query): 問い合わせベクトル
K (Key): 照合対象となるキーのベクトル
V (Value): 実際の情報を持つベクトル
d_k: Key ベクトルの次元

ステップごとの計算

射影: 入力 → Q, K, V 行列

1Q = X × W_Q
2K = X × W_K
3V = X × W_V

Attention スコア: Q と K の内積

scores = Q × K^T

スケーリング: 勾配安定化のため √d_k で除算

scaled_scores = scores / √d_k

Softmax: 確率分布に変換

attention_weights = softmax(scaled_scores)

加重和: Value との積

output = attention_weights × V

Multi-Head Attention

単一の attention head ではなく、複数の並列ヘッドを使用します。

1MultiHead(Q, K, V) = Concat(head_1, ..., head_h) × W_O
2
3where head_i = Attention(QW_Q^i, KW_K^i, VW_V^i)

Multi-Head Attention の利点

異なる表現空間での学習が可能。
多様な文脈的関係を捉えられる。
より豊かな特徴抽出。

一般的な設定:

GPT-3: 96 attention heads, d_model = 12288
GPT-4: 推定 120 以上の heads

Positional Encoding

Transformer はデータを並列処理するため、シーケンスの位置情報を保持する必要があります。

Sinusoidal Positional Encoding

PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d_model))
PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i/d_model))

Rotary Positional Embedding (RoPE)

近年のモデルで使用される、より高度な手法です。

f(x, pos) = x × e^(i × pos × θ)

RoPE の利点:

相対位置情報を自然にエンコードできる。
長いシーケンスでより優れた外挿性能。
GPT-NeoX、LLaMA、Mistral モデルで採用。

Feed-Forward Network

各 attention layer の後に続く MLP 層:

FFN(x) = GELU(xW_1 + b_1)W_2 + b_2

一般的な次元:

d_model = 4096
d_ff = 4 × d_model = 16384

活性化関数

ReLU: 古典的でシンプル
GELU: GPT 系モデルで主に使用
SwiGLU: LLaMA や PaLM モデルで採用

Layer Normalization

学習の安定性にとって重要。

Pre-LN vs Post-LN

Post-LN（元の手法）:

x = x + Attention(LayerNorm(x))

Pre-LN（現代的手法）:

x = LayerNorm(x + Attention(x))

Pre-LN は学習の安定性が高く、現在の業界標準となっています。

Encoder と Decoder のアーキテクチャ

Encoder-Only（BERT 系）

双方向 attention
分類、NER、意味的類似度に使用
Masked Language Modeling

Decoder-Only（GPT 系）

因果 / 自己回帰 attention
文章生成やチャットに使用
次トークン予測

Encoder-Decoder（T5, BART）

シーケンス間のタスク
翻訳と要約に使用

Causal Masking

Decoder モデルで未来のトークンを隠す処理:

mask = triu(ones(seq_len, seq_len), diagonal=1)
masked_scores = scores + mask × (-inf)

これにより、モデルは生成時に過去のトークンのみ参照するようになります。

KV-Cache Optimization

推論中の冗長な計算を防ぐために:

1Step 1: Calculate K_1, V_1 → save to cache
2Step 2: Calculate K_2, V_2 → K = [K_1, K_2], V = [V_1, V_2]
3Step n: Calculate only for the new token, retrieve old values from cache

メモリ削減: 処理ステップにおいて O(n²) → O(n)。

Flash Attention

メモリ効率の高い Attention 実装:

従来の Attention の問題点:

メモリ使用量が O(n²)。
HBM（高帯域幅メモリ）がボトルネックになる。

Flash Attention の解決策:

Tiling: Attention をブロックに分割。
Online Softmax: 段階的な計算。
I/O Aware: GPU メモリ階層を最適化。

結果: 2〜4倍の高速化、5〜20% のメモリ削減。

Sparse Attention Variants

長いコンテキスト向けに Attention の複雑性を削減:

Local Attention

近接トークンのみに集中。

Dilated Attention

特定の間隔で Attention を適用。

Longformer Pattern

Local + Global Attention の組み合わせ。

Modern Transformer Variants

Model	Feature	Context Length
GPT-4	MoE, long context	128K
Claude 3	Constitutional AI	200K
Gemini 1.5	Sparse MoE	1M
Mistral	Sliding window	32K

Conclusion

Transformer アーキテクチャは、現代の AI を支える基本的な構成要素です。その Self-Attention メカニズム、並列処理能力、長距離依存関係を学習できる能力により、このアーキテクチャは革新的な存在となりました。

Veni AI では、Transformer ベースのモデルをエンタープライズ向けソリューションに効果的に活用しています。技術コンサルティングについてはお問い合わせください。

トランスフォーマーアーキテクチャとアテンション機構：技術的分析