連載｜生成AIの数理 第2回 アテンションの数理 ——クエリ・キー・バリューを解剖する——
Zenn / 5/4/2026
💬 OpinionIdeas & Deep Analysis
Key Points
- 生成AIにおけるアテンション機構を数学的に分解し、クエリ・キー・バリュー（Q/K/V）の役割をそれぞれ説明しています。
- Qは「どんな情報を探しているか」、Kは「情報の特徴（手がかり）」、Vは「実際に受け渡す内容」として数式上の対応関係が整理されています。
- アテンション重みはQとKの類似度から計算され、その重みによってVが加重平均される仕組みが、直感と数理の両面から解剖されています。
- アテンションの要点を理解することで、モデルがどのように入力間の関係性を取り出しているかを数式レベルで捉える助けになる内容です。
はじめに
前回，Bahdanauらのアテンション機構が「Encoderの最終隠れ状態だけに頼る」ボトルネックを解消したところまで辿りました．本稿ではその先へ進みます．
2017年，Vaswaniらは「Attention Is All You Need」においてRNNを全廃し，アテンションだけで系列を処理するTransformerを提案します．この設計の核心にあるのが**スケールドドット積アテンション（Scaled Dot-Product Attention）**です．
本稿では次の問いに順番に答えます．
クエリ・キー・バリューという役割分担はなぜ必要か
ドット積でスコアを計算するこ...
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