✅ はじめに：Attentionって1回だけじゃないんです

「Attentionは単語どうしの“関連度”を出してる」──これは正しい。
でも実際の大規模言語モデル（LLM）では、それを1回だけで終わらせない。

むしろ「それを何十回も重ねていく」のがLLMの本質的な強さ。

**なぜ「Attentionを重ねると意味が深くなるのか」**を、論理と直感の両面から徹底的に解き明かす。

✅ 結論から言う

重ねることで「情報の再解釈」が繰り返され、
単語同士の関係 → 構造 → 意味 → 文脈 → 推論へと“意味の合成”が進化していくから。

🧱 Transformerの基本構造：Attentionが“積み重なる”とは？

Transformerは以下のようなブロック（層）構造をしている：

cssコピーする編集する[入力トークン]
↓
[Self-Attention層①]
↓
[Self-Attention層②]
↓
...（何層も繰り返し）
↓
[最終出力]

しかもこの「Self-Attention層」には、さらに中で：

FFN層の中身

• Multi-Head Attention
• Feed Forward Network（FFN）
• 残差接続（Residual）
• Layer Normalization
• 組み込まれており、1層だけでもけっこう仕事してる。

1. 入力トークン

→ 初期は「単語 or サブワード」を**埋め込み（Embedding）**ベクトルに変換

plaintextコピーする編集する"The" → [0.01, 0.2, ..., 0.07]（たとえば768次元）

2. Attention + FFN 層（×N回）

→ 各層で以下を繰り返す：

• どの単語がどれに注目すべきか？（Attention）
• どのように文脈を合成するか？（Valueの加重平均）
• どういう形に変換すべきか？（FFN）

☑️ ここでは「予測」はしない
　→ ただひたすら「文脈の再定義・変換」を繰り返してる

🎯 では、なぜ“何層も重ねる”必要があるのか？

理由は単純。

1層目でわかるのは「近くの関係」
2層目で「もう少し遠くの関係」
10層目くらいになると「抽象的な意味」までわかる

つまり、層を重ねることで文脈理解の“階層”が深まる。

🧠 各層が処理してる“意味の深さ”をイメージで見る

🧪 「Attentionを重ねる」とはつまり…

Attentionは「この単語はどの単語に注目するか？」を計算して情報を合成する仕組みだった。

でもそれを何回もくり返すことで：

• 文の構造理解
• 意味の抽象化
• 感情・文脈の暗黙的理解

が可能になる。これはまさに「層を通して“意味が熟成”される」状態。

🎨 たとえるなら：色の混ぜ合わせ

• 単語ベクトル = 色の粒
• Attention = 色を混ぜて“新しい色”を作る
• 層を重ねる = 何回も混ぜて「複雑で深い色」になっていく

最初は「赤」だった単語が、
文全体の意味と混ざって「ワインレッド」や「グレー」に変化する。

🔍 推論が可能になるのはなぜか？

それは、ある層でのベクトルが「文脈をベースに再構成された世界理解」になっているから。

つまり：

「この猫はマットに座ってる」
→ 「それは静かで落ち着いた情景」
→ 「この物語は平和な雰囲気」
→ → 「たぶん作者は癒しを表現したかった」

このレベルまで、“Attentionを重ねる”だけで辿り着ける。

🤖 実際のLLM（例：GPT-3）の構成は？

各層が違う重み（パラメータ）を持ち、違う角度・粒度・深さで世界を見ている。

📝 まとめ

• Attentionは関連度を計算する機構
• LLMではこれを何層も重ねて、意味理解を深めていく
• 各層が「浅い関係」→「構文」→「意味」→「文脈」→「推論」と、処理の粒度が進化
• 層構造こそがLLMの“脳の階層”そのもの

📌 最後に：人間の思考も“層構造”をしている

私たちも、最初は「単語を見て」、次に「文の流れを考え」、最後に「この人何が言いたいの？」と解釈する。

Transformerはまさにそれを人工的に再現しているだけなんだ。