attentionは結局、何を集めているのか?
Qiita / 2026/4/11
💬 オピニオンIdeas & Deep AnalysisModels & Research
要点
- 記事は「attention（注意機構）は結局何を“集めて”いるのか」という観点から、Transformer系モデルのattentionの役割を改めて整理する。
- Attentionは入力系列（トークン等）同士の対応関係を重みとして計算し、その重みに従って表現（値）を合成することで情報を集約する。
- 自然言語処理文脈では、クエリとキーの類似度に基づき、出力に寄与するトークンが動的に選ばれる（＝静的なルールではない）点が焦点となる。
- これらを理解することで、attention/Transformerの挙動を「どの情報を参照し、どう混ぜるか」というメカニズムとして捉え直せる。
Transformer を勉強し始めると、よく
「attention は重要な単語を見る」
「文脈を集める」
「関連する単語に注目する」
のような説明に出会います。
ただ、ここで一度つまずきます。
で、結局 attention は何を集めているの？
単語そのもの？
重み...
この記事の続きは原文サイトでお読みいただけます。
原文を読む →
