近年の人工知能（AI）、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の目覚ましい発展の中心には、「Transformer（トランスフォーマー）」という技術が存在します。そして、そのTransformerの性能を決定づける核となる仕組みが、今回解説する「Multi-Head Attention（マルチヘッド・アテンション）」です。
この技術は、AIが文章の文脈を深く、そして多角的に理解することを可能にしました。この記事では、ディープラーニング初心者の方でも理解できるよう、Multi-Head Attentionの基本的な考え方から、その重要性までを分かりやすく解説していきます。
1. そもそもAttention（アテンション）とは？
Multi-Head Attentionを理解する前に、まずはその土台となる「Attention（アテンション）」の基本的な考え方を知る必要があります。Attentionとは、その名の通り「注意」を意味します。
人間が文章を読むとき、無意識に重要な単語に「注目」し、それらの関係性を理解しています。例えば、「猫がネズミを追いかけたので、それは逃げた」という文があったとき、私たちは「それ」が「ネズミ」を指していると瞬時に判断します。これは、文中の単語同士の関連性に注目しているからです。
Attentionメカニズムは、この人間の情報処理プロセスを模倣したものです。文章中のある単語を処理する際に、他のどの単語に強く関連しているか（注意を向けるべきか）を数値化し、その重みに基づいて文脈を理解します。これにより、特に長い文章において、単語間の遠い関係性も捉えることができるようになりました。
2. Multi-Head Attentionの仕組み
Multi-Head Attentionは、Googleが2017年に発表した画期的な論文「Attention Is All You Need」の中で提唱されたTransformerモデルの中核をなす技術です。 この技術は、Attentionの考え方をさらに進化させたものです。
Self-Attention：自分自身の文脈を理解する
Multi-Head Attentionの基礎となっているのが「Self-Attention（自己注意機構）」です。 これは、入力された文章内部で、各単語が他のすべての単語とどのような関係にあるかを計算する仕組みです。 翻訳タスクのように入力と出力が別々にある場合の関連性だけでなく、一つの文章内での文脈理解を可能にします。
Self-Attentionは、主に3つの要素を使って単語間の関連性を計算します。
| 要素 | 役割（検索エンジンに例えた説明） |
|---|---|
| Query (クエリ) | 情報を探している現在の単語の「検索キーワード」に相当します。「この単語に関連する情報をください」という要求です。 |
| Key (キー) | 文中の各単語が持つ「見出し」や「インデックス」のようなものです。クエリとの関連性を照合するために使われます。 |
| Value (バリュー) | Keyに対応する単語の実際の「内容」や「情報」そのものです。クエリとキーの関連度が高いほど、このバリューが重要視されます。 |
モデルは、ある単語の「Query」と、文中のすべての単語の「Key」を照らし合わせて関連度（Attentionスコア）を計算します。そして、そのスコアに応じて各単語の「Value」を重み付けして足し合わせることで、文脈を反映した新しい単語表現を獲得します。
なぜ「Multi-Head（マルチヘッド）」なのか？
Single-Head（単一）のAttentionでは、一つの視点からしか単語間の関係性を見ることができません。 しかし、実際の文章では、単語の関係性は一つではありません。
この単純な文にも、以下のような複数の関係性が含まれています。
- 文法的な関係: 「猫（主語）」と「座った（動詞）」の関係。
- 空間的な関係: 「マット」と「上」の関係。
Multi-Head Attentionは、この課題を解決します。この仕組みでは、Attentionの計算（Query, Key, Valueを使った処理）を複数（例えば8個や12個）並列して実行します。 これら一つ一つを「Head（ヘッド）」と呼びます。
各ヘッドは、それぞれ異なる側面から情報の関連性を学習します。あるヘッドは文法的な関係に注目し、別のヘッドは意味的な類似性に注目する、といった具合に役割分担をします。 これにより、モデルは単語の持つ多様な特徴や関係性を同時に捉えることができるのです。
例えるなら、一人の専門家が分析するのではなく、異なる専門分野を持つ複数の専門家チームが、それぞれの視点から同時に分析を行い、最終的にその結果を統合して、より深く多角的な結論を導き出すようなものです。 各ヘッドで計算された結果は、最後に一つに統合され、次の処理層へと渡されます。
3. Multi-Head Attentionのメリット
この画期的な仕組みは、AIの能力を飛躍的に向上させました。主なメリットは以下の通りです。
- 豊かな文脈表現の獲得: 複数の視点から情報を捉えることで、単語や文の持つ複雑で豊かな意味合いをより正確に学習できます。
- 長距離の依存関係の学習: 文章内で離れた場所にある単語同士の関連性も効率的に捉えることができます。これは従来のRNNなどが苦手としていた点でした。
- 並列計算による高速化: 各ヘッドの計算は独立して行えるため、GPUなどのハードウェアを使った並列処理に非常に適しています。これにより、巨大なモデルでも効率的に学習を進めることが可能になりました。
4. まとめ
Multi-Head Attentionは、単に単語の関係性を見るだけでなく、「複数の異なる観点から、同時に、文脈上の関係性を見る」ための非常に強力な仕組みです。
この技術が2017年にTransformerと共に登場したことで、自然言語処理の分野は革命的な進歩を遂げました。 今日私たちが利用しているChatGPT、Google検索、高精度な機械翻訳など、多くのAI技術がこのMulti-Head Attentionの恩恵を受けています。 AIがなぜこれほど自然に言葉を操れるのか、その秘密の一端がこの技術にあるのです。