Transformer/Attentionについて、ChatGPTに聞いてみた

## この記事の背景と目的
生成AI・LLMの裏側をきちんと理解しておきたくて、TransformerやAttention機構の学習を始めました。

従来型のシーケンスモデルやRNNに比べて、Transformerが画期的だというのは、まさにその通りなのですが、Attentionの仕組みについては、わかったような、わからないような（というよりは、いまいちわからない）モヤモヤ感が残っていました。

「必要なのはAttentionだけ（Attention is All You Need.）」と言うからには、やはりきちんと理解しておかなければ・・・ということで、GPT-4oに教えていただいて、だいぶ不明な点がスッキリしました。恥を忍びつつ、GPT-4oとのやり取りの内容を以下に記載します。同じような疑問を抱える方々の参考になりましたら幸いです。

## あなた:
:::note info
自然言語処理のAttentionメカニズムについて勉強しているのですが、Query、Key、Valueの関係と意味について、良く理解できません。具体的な例をあげて、わかりやすく説明してもらえませんか？
:::

### ChatGPT:
自然言語処理におけるAttentionメカニズムの基本的な概念であるQuery、Key、Valueについて説明します。これらの概念は、特にTransformerモデル（例えばBERTやGPT）でよく使われています。

__1. Query（クエリ）:__
* 「探しているもの」や「質問」に対応します。
* モデルが現在注目している入力に対応します。

__2. Key（キー）:__
* 検索可能な「ラベル」や「特徴」に対応します。
* 各入力トークンに関連する情報です。

__3. Value（バリュー）:__

* 「実際の内容」や「答え」に対応します。
* 各トークンが持つ実際の情報です。

#### 具体的な例：
例として、英語の文章「The cat sat on the mat.」を考えます。この文章をエンコードする際に、各単語に対してQuery、Key、Valueが生成されます。

__1. Query:__
- 例えば、「sat」（座った）という単語に注目しているとします。この単語が他のどの単語に注目すべきかを決めるための「質問」を生成します。
- このQueryベクトルは「sat」がどの他の単語に注目すべきかを示します。

__2. Key:__
- 各単語に対して、Keyベクトルが生成されます。例えば、「cat」、「on」、「the」、「mat」など、それぞれの単語がどんな情報を持っているかを示します。
- Keyベクトルは各単語の特徴を表します。

__3. Value:__
- 各単語に対して、Valueベクトルも生成されます。これはその単語が持つ実際の情報です。
- Valueベクトルは、注目された際に使用される実際の内容を提供します。

#### Attentionの計算

__1.スコアの計算:__

- Queryと各Keyベクトルの内積を計算します。このスコアが各単語にどれだけ注目すべきかを示します。
- 例えば、「sat」のQueryと「cat」のKeyベクトルの内積を計算し、スコアを得ます。

__2.スコアの正規化:__

- スコアをソフトマックス関数で正規化し、重みを計算します。この重みが各単語にどれだけ注目するかを決定します。

__3.コンテキストベクトルの計算:__

- 各Valueベクトルに重みを掛けて、全体のコンテキストベクトルを計算します。これがAttentionメカニズムの出力となります。
- 例えば、「sat」のコンテキストベクトルは、「cat」、「on」、「the」、「mat」のValueベクトルにそれぞれの重みを掛けた加重平均です。

#### 簡単な図解
以下の図はAttentionメカニズムのプロセスを簡単に示しています：

```mathematica
Query ("sat")
   |
   V
[Key("the"), Key("cat"), Key("sat"), Key("on"), Key("the"), Key("mat")]
   |
   V
[Value("the"), Value("cat"), Value("sat"), Value("on"), Value("the"), Value("mat")]
   |
   V
Weighted Sum (Context Vector)
```

このようにして、Attentionメカニズムは、特定の単語（Query）が他の単語（Key、Value）にどれだけ注目すべきかを決定し、その情報を集約してコンテキストベクトルを生成します。このプロセスが、自然言語処理における文脈理解を大幅に向上させます。

## あなた:
:::note info
さらに具体的な例で説明して欲しいです。例えば、英語の文章「The cat sat on the mat.」をフランス語に翻訳してほしいというクエリーがあった場合、どのような流れでQuery、Key、Valueは計算されますか？
:::

### ChatGPT:
英語の文章「The cat sat on the mat.」をフランス語に翻訳するプロセスを具体的な例で説明します。ここでは、Transformerモデルを使用して翻訳を行うと仮定します。このモデルはAttentionメカニズムを利用して、文脈を理解し、適切な翻訳を生成します。

__入力文章: "The cat sat on the mat."__
まず、各単語に対してQuery、Key、Valueを生成します。

#### ステップ1: エンコーダーによる処理

__1. エンコーダー:__
文章をエンコードして、各単語に対応するベクトル（Query、Key、Value）を生成します。

具体的には、以下のように各単語がエンコードされます（単語ベクトルは例示的なものです）:

- The: [0.1, 0.2, 0.3]
- Cat: [0.4, 0.5, 0.6]
- Sat: [0.7, 0.8, 0.9]
- On: [0.1, 0.3, 0.5]
- The: [0.2, 0.4, 0.6]
- Mat: [0.3, 0.5, 0.7]

エンコードされたベクトルは、エンコーダーの最終出力として保存されます。これらのベクトルは各単語に対応するKeyとValueとして使用されます。

#### ステップ2: デコーダーによる処理

__2. デコーダー:__
* フランス語の翻訳を生成するために、エンコーダーからの出力（KeyとValue）を使用します。
* デコーダーは、現在の生成中のフランス語の単語に対してQueryを生成し、エンコーダーの出力とAttentionメカニズムを使って次の単語を予測します。

例として、「The」を翻訳するクエリを考えます。

__Queryの生成__
- デコーダーは、現在の単語「The」に対してQueryベクトルを生成します（例: [0.2, 0.3, 0.4]）。

__Attentionスコアの計算__
- Queryベクトルを各Keyベクトルと掛け合わせ、スコアを計算します。

例えば、Queryベクトル [0.2, 0.3, 0.4] と各Keyベクトルとの内積を計算します:

- The: (0.20.1 + 0.30.2 + 0.4*0.3) = 0.2
- Cat: (0.20.4 + 0.30.5 + 0.4*0.6) = 0.47
- Sat: (0.20.7 + 0.30.8 + 0.4*0.9) = 0.74
- On: (0.20.1 + 0.30.3 + 0.4*0.5) = 0.32
- The: (0.20.2 + 0.30.4 + 0.4*0.6) = 0.44
- Mat: (0.20.3 + 0.30.5 + 0.4*0.7) = 0.56

__ソフトマックス関数によるスコアの正規化__
- スコアをソフトマックス関数で正規化して重みを計算します。

例えば、以下のように重みが計算されるとします（簡略化のため適当な数値を使用します）:
- The: 0.1
- Cat: 0.15
- Sat: 0.3
- On: 0.1
- The: 0.15
- Mat: 0.2

__コンテキストベクトルの計算__
- 各Valueベクトルに重みを掛けて、コンテキストベクトルを計算します。

例えば、以下のようにコンテキストベクトルが計算されます:

- [0.1 * 0.1, 0.1 * 0.2, 0.1 * 0.3] + [0.15 * 0.4, 0.15 * 0.5, 0.15 * 0.6] + ... + [0.2 * 0.3, 0.2 * 0.5, 0.2 * 0.7]

これにより、次の単語の予測が可能になります。例えば、最初の単語「The」に対応するフランス語の「Le」を生成する場合、次に続く単語「cat」を予測するために同じプロセスが繰り返されます。

__フランス語翻訳の生成__
- 以上のプロセスを繰り返して、フランス語の文章「Le chat s'est assis sur le tapis.」が生成されます。

Attentionメカニズムを用いることで、モデルは文脈を理解し、適切な翻訳を生成することができます。このプロセスは、各単語に対するQuery、Key、Valueを使って、どの単語にどれだけ注目すべきかを決定することで実現されています。

## あなた:
:::note info
それでは、別の文脈として、「The cat sat on the mat. の後に続く文章を作成してほしい」というリクエストが合った場合は、どのようにプロセスが変わりますか？
:::

### ChatGPT:
文章生成タスクにおけるAttentionメカニズムのプロセスは、翻訳タスクと似ていますが、生成する目的が異なります。ここでは、英語の文章「The cat sat on the mat.」の後に続く文章を生成するプロセスについて説明します。

__入力文章: "The cat sat on the mat."__

#### ステップ1: エンコーダーによる処理
__1. エンコーダー:__
文章をエンコードして、各単語に対応するベクトル（Query、Key、Value）を生成します。

具体的には、以下のように各単語がエンコードされます（単語ベクトルは例示的なものです）:
- The: [0.1, 0.2, 0.3]
- Cat: [0.4, 0.5, 0.6]
- Sat: [0.7, 0.8, 0.9]
- On: [0.1, 0.3, 0.5]
- The: [0.2, 0.4, 0.6]
- Mat: [0.3, 0.5, 0.7]

エンコードされたベクトルは、エンコーダーの最終出力として保存されます。これらのベクトルは各単語に対応するKeyとValueとして使用されます。

#### ステップ2: デコーダーによる処理
__2. デコーダー:__
- 続く文章を生成するために、エンコーダーからの出力（KeyとValue）を使用します。
- デコーダーは、現在の生成中の単語に対してQueryを生成し、エンコーダーの出力とAttentionメカニズムを使って次の単語を予測します。

例として、「The cat sat on the mat.」の続きとして最初の単語を生成するクエリを考えます。

__Queryの生成__
- デコーダーは、現在の単語「The cat sat on the mat.」に対してQueryベクトルを生成します（例: [0.2, 0.3, 0.4]）。

__Attentionスコアの計算__
- Queryベクトルを各Keyベクトルと掛け合わせ、スコアを計算します。

例えば、Queryベクトル [0.2, 0.3, 0.4] と各Keyベクトルとの内積を計算します:
- The: (0.20.1 + 0.30.2 + 0.4*0.3) = 0.2
- Cat: (0.20.4 + 0.30.5 + 0.4*0.6) = 0.47
- Sat: (0.20.7 + 0.30.8 + 0.4*0.9) = 0.74
- On: (0.20.1 + 0.30.3 + 0.4*0.5) = 0.32
- The: (0.20.2 + 0.30.4 + 0.4*0.6) = 0.44
- Mat: (0.20.3 + 0.30.5 + 0.4*0.7) = 0.56

__ソフトマックス関数によるスコアの正規化__
- スコアをソフトマックス関数で正規化して重みを計算します。

例えば、以下のように重みが計算されるとします（簡略化のため適当な数値を使用します）:
- The: 0.1
- Cat: 0.15
- Sat: 0.3
- On: 0.1
- The: 0.15
- Mat: 0.2

__コンテキストベクトルの計算__
- 各Valueベクトルに重みを掛けて、コンテキストベクトルを計算します。

例えば、以下のようにコンテキストベクトルが計算されます:
- [0.1 * 0.1, 0.1 * 0.2, 0.1 * 0.3] + [0.15 * 0.4, 0.15 * 0.5, 0.15 * 0.6] + ... + [0.2 * 0.3, 0.2 * 0.5, 0.2 * 0.7]

これにより、次の単語の予測が可能になります。例えば、最初の続く単語として「It」を生成する場合、次に続く単語を予測するために同じプロセスが繰り返されます。

#### 文章生成の流れ
__1. 初期状態:__
- エンコーダーからの出力と現在の生成中の単語（例: "The cat sat on the mat."）を基に、デコーダーがQueryを生成します。

__2. 次の単語の予測:__
- デコーダーはQueryベクトルを使ってAttentionメカニズムを適用し、次の単語を予測します（例: "It"）。

__3. 繰り返し:__
- 上記のプロセスを繰り返して、次々と単語を生成していきます。
- 例えば、"It was a sunny day." といった文章が生成されるまで続きます。

このように、文章生成タスクでは、Attentionメカニズムを使って文脈を理解し、次に続く適切な単語を順次予測します。このプロセスにより、自然で文脈に合った続きの文章を生成することができます。

## あなた:
:::note info
なるほど、少しわかってきました。しかし、疑問なのは、一番初めに利用するQueryベクトルはどのように作成するのかということです。この一番初めに利用するQueryベクトルは、翻訳、文章生成、文章要約などの目的によって、自動的に選ばれるのでしょうか？その場合、すでに学習済みのQueryが存在するのでしょうか？
:::

### ChatGPT:
はい、一番初めに利用するQueryベクトルの生成について説明します。

#### 一番初めのQueryベクトルの生成
初めてのQueryベクトルは、翻訳、文章生成、文章要約などのタスクによって異なりますが、通常は以下のように生成されます。

__1. 翻訳の場合__
翻訳タスクでは、最初のQueryベクトルはデコーダーの開始トークンから生成されます。この開始トークンは通常「`
`」（start of sentence）や「`<bos>`」（beginning of sequence）といった特殊トークンです。

- エンコーダー: 入力文章全体をエンコードして、各単語に対するKeyとValueを生成します。
- デコーダー: 最初のQueryは開始トークンに基づいて生成されます。デコーダーの最初の隠れ状態（または初期状態）から開始トークンに対応するQueryベクトルが生成されます。

__2. 文章生成の場合__
文章生成タスクでは、同様に開始トークンから始めます。開始トークンが最初のQueryを生成するための基点となります。

- エンコーダー: 生成したい文章の前文脈（もしあれば）をエンコードします。例えば、生成する前の部分が「The cat sat on the mat.」であれば、この部分をエンコードします。
- デコーダー: 最初のQueryは開始トークンに基づいて生成されます。続いて、生成された単語に基づいて次のQueryが生成されます。

__3. 文章要約の場合__
文章要約タスクでも、開始トークンからQueryが生成されます。ただし、エンコーダーは要約する文章全体をエンコードします。

- エンコーダー: 要約する文章全体をエンコードして、各単語に対するKeyとValueを生成します。
- デコーダー: 最初のQueryは開始トークンに基づいて生成されます。その後、要約が進むにつれて次のQueryが生成されます。

#### 学習済みのQueryベクトル
モデルが学習される際、特定のタスクにおけるQueryの生成方法も学習されます。具体的には、以下の方法で学習されます。

__1. 教師あり学習:__
- モデルは大量のデータセットを使って訓練されます。このデータセットには入力と対応する出力が含まれており、モデルは入力に対して適切なQueryベクトルを生成する方法を学びます。
- 例えば、翻訳タスクの場合、入力文章と対応する翻訳が含まれるデータセットで訓練され、モデルは適切なQueryベクトルを生成する方法を学びます。

__2. 初期状態:__
- モデルの初期状態（例えば、開始トークンに基づくQueryベクトル）はランダムに初期化されるか、特定の規則に基づいて設定されます。訓練が進むにつれて、モデルは開始トークンに対する最適なQueryベクトルを学習します。

__3. 継続的学習:__
- モデルは訓練中にエラーを最小化するように調整され、Queryベクトルの生成方法も最適化されます。これにより、タスクごとに適切なQueryベクトルを生成できるようになります。

#### 結論
最初のQueryベクトルは、特定のタスク（翻訳、文章生成、文章要約など）によって異なりますが、通常は開始トークンに基づいて生成されます。これらのQueryベクトルの生成方法は、モデルが訓練される際に学習され、タスクごとに適切に調整されます。訓練されたモデルは、入力に基づいて適切なQueryベクトルを自動的に生成できるようになります。

## あなた:
:::note info
そうすると、GPTなどのモデルは、すでに学習済みなので、適切なQueryベクトルを自動的に生成できるという理解で合っていますか？かなり複雑な質問、例えば「英語の履歴書の内容を要約して、その結果を日本語に翻訳し、その候補者に対する評価を生成してください。」というような質問に対しても、その全ての要素を含んだQueryを自動生成できるということでしょうか？それとも、そのような場合には、複数のQueryに分割して処理を行うのでしょうか？
:::

### ChatGPT:
はい、GPTなどのモデルはすでに学習済みであり、適切なQueryベクトルを自動的に生成する能力を持っています。特に複雑なタスクについても、モデルは内部で必要な処理を行い、適切なQueryを生成することができます。ただし、具体的にどのように処理するかについては、タスクの複雑さやモデルの設計によります。

#### 複雑なタスクの処理
例えば、「英語の履歴書の内容を要約して、その結果を日本語に翻訳し、その候補者に対する評価を生成してください。」という複雑なタスクに対する処理を考えてみましょう。

__1. タスク分解:__

- モデルはこのような複雑なタスクを複数のサブタスクに分解して処理します。それぞれのサブタスクに対して適切なQueryベクトルを生成し、順次処理を行います。

__2. 要約の生成:__

- 最初のステップは、英語の履歴書の内容を要約することです。
- モデルは、履歴書の内容に基づいて要約を生成するために、入力テキストに対応するQueryを生成し、Attentionメカニズムを利用して重要な情報を抽出します。

__3. 翻訳:__

- 要約された英語のテキストを日本語に翻訳します。
- 要約結果を入力として、翻訳タスクに必要なQueryを生成し、翻訳を行います。

__4. 評価の生成:__

- 最後に、要約された内容に基づいて候補者に対する評価を生成します。
- 翻訳結果に基づいて評価を生成するためのQueryを生成し、評価文を出力します。

#### モデル内部の処理
具体的な処理は以下のように行われます：

__1. 入力テキストのエンコード:__

- モデルは入力された英語の履歴書をエンコードし、各単語に対するKeyとValueを生成します。

__2. 要約の生成:__

- モデルはエンコードされたテキストに基づいて、要約を生成するためのQueryを生成します。これは、要約タスクに特化したQueryです。
- Attentionメカニズムを使って、重要な情報に注目し、要約文を生成します。

__3. 翻訳:__

- 要約されたテキストを入力として、翻訳のためのQueryを生成します。翻訳タスクに特化したQueryが生成され、要約文を日本語に翻訳します。

__4. 評価の生成:__

- 翻訳結果を入力として、評価を生成するためのQueryを生成します。評価タスクに特化したQueryが生成され、候補者に対する評価文を出力します。

#### 結論
GPTなどの高度なモデルは、複雑なタスクに対しても適切なQueryを自動的に生成することができます。モデルは、入力に基づいて必要なサブタスクに分割し、それぞれのサブタスクに対して適切なQueryを生成して順次処理を行います。このため、複雑な要求に対しても一貫した処理を行い、適切な出力を生成することが可能です。

## あなた:
:::note info
なるほど、例えば文章の要約の場合、2000文字の文章を50文字で要約する場合と300文字で要約する場合では、Queryベクトルの内容が異なるという理解で合っていますでしょうか？
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### ChatGPT:
はい、その理解で合っています。文章の要約タスクにおいて、要約の長さや詳細度に応じて、生成されるQueryベクトルの内容は異なります。具体的には、要約の長さに応じて異なるQueryベクトルが生成され、それに基づいてモデルが異なる方法で情報を抽出し、要約を生成します。

#### 要約の長さによるQueryベクトルの違い

__1. 短い要約（50文字の場合）__
- __目的:__ 重要なポイントを短くまとめる。
- __Queryベクトル:__
    - 短い要約の場合、モデルは最も重要な情報に集中します。
    - Queryベクトルは重要なキーワードやセンテンスに対するAttentionスコアを高くし、詳細な情報を無視します。
    - 結果として、モデルは主旨や最も目立つポイントを抽出して50文字以内にまとめます。

__2. 長い要約（300文字の場合）__
- __目的:__ 詳細な情報を含めつつ、文章全体の概要をまとめる。
- __Queryベクトル:__
    - 長い要約の場合、モデルはより多くの情報を保持し、詳細な内容も含めます。
    - Queryベクトルは広範な情報に対するAttentionスコアをバランスよく割り振ります。
    - 結果として、モデルはより多くの詳細を含めて300文字以内にまとめます。

#### 具体的なプロセス

__1. エンコーディング:__

- 文章全体をエンコードし、各単語に対するKeyとValueベクトルを生成します。

__2. Queryベクトルの生成:__

- 要約の長さや目的に基づいて、最初のQueryベクトルが生成されます。
- 50文字の要約の場合、モデルは主要なキーワードや文を抽出するようにQueryを調整します。
- 300文字の要約の場合、モデルはより多くの情報を含むようにQueryを調整します。

__3. Attentionメカニズム:__

- Queryベクトルを使用して、各Keyに対するAttentionスコアを計算します。
- 短い要約では、最も重要な情報に高いAttentionスコアが割り当てられます。
- 長い要約では、広範な情報に均等なAttentionスコアが割り当てられます。

__4. 要約生成:__

- Attentionスコアに基づいて、モデルはValueベクトルを加重平均してコンテキストベクトルを生成します。
- コンテキストベクトルを使って、最終的な要約文が生成されます。

#### 例
2000文字の文章を要約する場合、50文字と300文字の要約での違いを簡単な例で示します。

__元の文章:__
"The cat sat on the mat. It was a sunny day, and the warm sunbeam made the cat feel very comfortable. Birds were chirping outside, and a gentle breeze was blowing through the open window. The cat stretched lazily, enjoying the serene environment."

__50文字の要約:__
"The cat sat on the mat, enjoying the sunny day and warm sunbeam."

__300文字の要約:__
"The cat sat on the mat. It was a sunny day, and the warm sunbeam made the cat feel very comfortable. Birds were chirping outside, and a gentle breeze was blowing through the open window. The cat stretched lazily, enjoying the serene environment."

このように、要約の長さに応じて、モデルが生成するQueryベクトルの内容や焦点が変わります。短い要約では、最も重要なポイントに集中し、長い要約では、詳細な情報も含めて全体の概要を提供します。

## おわりに
専属の家庭教師として、GPT-4oはとても優秀ですね。回答内容が100%正解だとは言えないですが、曖昧だった理解を整理して、次のステップに進むための示唆を与えてくれました。GPT-4o先生、ありがとう！