LLMの最新アテンション技術の実装方法


## はじめに

本記事では、LLMの最新技術であるスパースアテンションの実装方法について解説します。具体的には、**MoA（Mixture of Sparse Attention）、MoBA（Mixture of Block Attention）、NSA（Native Sparse Attention）** の各技術について、実際のPythonコードとともに説明します。

## 1. MoA（Mixture of Sparse Attention）の実装

### 1.1 MoAとは？
MoAは、複数の異なるスパースアテンションを組み合わせて、計算効率を向上させつつ広範囲の情報を捉える手法です。

### 1.2 MoAの実装
以下のコードでは、MoAの概念を再現する簡単な実装を示します。

```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class MoAAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, seq_len):
        super(MoAAttention, self).__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.seq_len = seq_len
        
        self.query = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.key = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.value = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
    
    def forward(self, x):
        Q = self.query(x)
        K = self.key(x)
        V = self.value(x)
        
        attn_scores = torch.bmm(Q, K.transpose(1, 2)) / (self.embed_dim ** 0.5)
        attn_scores = attn_scores.masked_fill(self.generate_sparse_mask().to(x.device) == 0, float('-inf'))
        attn_weights = self.softmax(attn_scores)
        output = torch.bmm(attn_weights, V)
        return output

    def generate_sparse_mask(self):
        mask = torch.zeros(self.seq_len, self.seq_len)
        for i in range(self.seq_len):
            if i % 3 == 0:
                mask[i, max(0, i - 1): min(self.seq_len, i + 2)] = 1
            elif i % 3 == 1:
                mask[i, max(0, i - 2): min(self.seq_len, i + 1)] = 1
            else:
                mask[i, i] = 1
        return mask
```

## 2. MoBA（Mixture of Block Attention）の実装

### 2.1 MoBAとは？
MoBAは、シーケンスを小さなブロックに分割し、それぞれに独立したスパースアテンションを適用する手法です。

### 2.2 MoBAの実装
以下のコードでは、MoBAの基本的な動作を再現します。

```python
class MoBAAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, block_size, seq_len):
        super(MoBAAttention, self).__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.block_size = block_size
        self.seq_len = seq_len
        
        self.query = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.key = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.value = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
    
    def forward(self, x):
        Q = self.query(x)
        K = self.key(x)
        V = self.value(x)
        
        attn_scores = torch.bmm(Q, K.transpose(1, 2)) / (self.embed_dim ** 0.5)
        attn_scores = attn_scores.masked_fill(self.generate_block_mask().to(x.device) == 0, float('-inf'))
        attn_weights = self.softmax(attn_scores)
        output = torch.bmm(attn_weights, V)
        return output

    def generate_block_mask(self):
        mask = torch.zeros(self.seq_len, self.seq_len)
        for i in range(0, self.seq_len, self.block_size):
            mask[i:i+self.block_size, i:i+self.block_size] = 1
        return mask
```

## 3. NSA（Native Sparse Attention）の実装

### 3.1 NSAとは？
NSAは、スパースアテンションのパターンを事前に決めるのではなく、**モデルが学習を通じて最適化する動的なスパースアテンション** です。

### 3.2 NSAの実装
以下のコードでは、NSAの基本的な考え方を再現します。

```python
class NSAAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, seq_len):
        super(NSAAttention, self).__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.seq_len = seq_len
        
        self.query = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.key = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.value = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.sparse_selector = nn.Linear(embed_dim, seq_len)
        
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
    
    def forward(self, x):
        Q = self.query(x)
        K = self.key(x)
        V = self.value(x)
        
        sparse_mask = self.generate_dynamic_mask(x)
        attn_scores = torch.bmm(Q, K.transpose(1, 2)) / (self.embed_dim ** 0.5)
        attn_scores = attn_scores.masked_fill(sparse_mask.to(x.device) == 0, float('-inf'))
        attn_weights = self.softmax(attn_scores)
        output = torch.bmm(attn_weights, V)
        return output

    def generate_dynamic_mask(self, x):
        mask_scores = self.sparse_selector(x).softmax(dim=-1)
        mask = (mask_scores > 0.5).float()  # 0.5以上を選択
        return mask
```

## まとめ

本記事では、**MoA、MoBA、NSA** の3つの最先端スパースアテンション技術の実装方法について紹介しました。

✅ **MoA** → 複数のスパースアテンションを組み合わせる
✅ **MoBA** → ブロック単位でアテンションを適用
✅ **NSA** → モデルが最適なスパースパターンを学習

これらの技術を活用することで、LLMの計算負荷を抑えつつ、長いコンテキストを効率的に処理できるようになります。

今後のLLM開発において、これらの技術がどのように進化していくのか注目していきましょう！