Attention 機構

Q: Attention 機構とは何ですか？

入力系列のどこに注目すべきかを 動的に重み付けする仕組み。 Transformer の中核。Attention 機構とは、 ニューラルネットが 入力系列のどの位置に注目すべきかを 動的に重み付けする仕組み。 文章「彼は本を読んだ。 それは面白かった」 で 「それ」 が 「本」 を指すと理解する判断などに使われる。 Transformer は Self-Attention (同一系列内の各位置同士の関連) と Cross-Attention (異なる系列間) を組み合わせる。

Q: Attention 機構の使い方や活用例を教えてください

Attention 機構とは、 ニューラルネットが 入力系列のどの位置に注目すべきかを 動的に重み付けする仕組み。 文章「彼は本を読んだ。 それは面白かった」 で 「それ」 が 「本」 を指すと理解する判断などに使われる。 Transformer は Self-Attention (同一系列内の各位置同士の関連) と Cross-Attention (異なる系列間) を組み合わせる。

読み: あてんしょん

最終更新: 2026-06-05・AI PICKS編集部

定義

入力系列のどこに注目すべきかを動的に重み付けする仕組み。 Transformer の中核。

Attention 機構とは — 詳しく解説

Attention 機構とは、ニューラルネットが入力系列のどの位置に注目すべきかを動的に重み付けする仕組み。文章「彼は本を読んだ。それは面白かった」で「それ」が「本」を指すと理解する判断などに使われる。 Transformer は Self-Attention (同一系列内の各位置同士の関連) と Cross-Attention (異なる系列間) を組み合わせる。 2026 年は Flash Attention / Multi-Query Attention / Grouped-Query Attention などの最適化版が標準で、推論速度が初代から 5-10 倍高速化された。実装の中身は行列積 + softmax と意外と単純で、 GPU 並列性が極めて高いのが普及理由。