✅ 結論：予測してるのはAttention層ではない。最終層のLinear + Softmaxだ
多くの人が誤解しているが、Transformerにおいて単語の予測をしているのは最終段階である。
- Attention層 → 単語間の関係性・文脈を組み立てる
- FFN（Feed Forward Network） → 情報を強調・圧縮・変換する
- Linear + Softmax → 出力候補（語彙）の中から実際に予測する
🧱 Transformerの構造をもう一度ざっくり確認
[入力] → [Embedding]
↓
[Self-Attention層 × N]
↓
[出力ベクトル（文脈表現）]
↓
[Linear層（語彙ベクトルとの内積）]
↓
[Softmax] → [次の単語予測]🤔 Attention層は「予測器」じゃない！
じゃあ何してるの？
- Query × Key の内積 → スコアを出す
- そのスコアで Value を加重平均
- → 単語ベクトルを「文脈ベクトル」に変換
それを何層も繰り返して、意味をどんどん高次元に再定義しているだけ。
🧠 「じゃあ実際に予測してるのはどこ？」
それは 最後のLinear + Softmax層。
- 最終層のベクトルを、全語彙（例：50,000語）のベクトルと内積
- Softmaxで「次に出そうな単語」の確率分布を出す
- 最も高い単語を出力 or サンプリング
これが LLMの出力の本体だ。
⚠️ よくある誤解まとめ
| 誤解 | 実際 |
|---|---|
| 各層で単語を予測してる？ | ❌ → 各層はただの「意味処理機」 |
| Attentionが出力を決めてる？ | ❌ → 出力は最終のSoftmaxが決定 |
| Transformerは1語ずつ処理？ | ❌ → すでに出力されたトークンを使って毎回全文再計算（自己回帰） |
📌 補足：学習時は「正解トークンとのズレ」で全部の重みが修正される
- 学習時には、「正解の次の単語（ラベル）」を与える
- 最終Softmaxの確率分布と比較して**損失（Loss）**を計算
- そのLossを元に、Attention含む全層の重みが調整される
だから、Attention層も学習には関わってるが、出力そのものはしないという点がポイント。
🎓 まとめ：Transformerは「文脈を育て」、最後に「単語を選ぶ」
- Transformerは「単語の関係性 → 文脈 → 抽象表現」をAttention層で構築
- 出力予測は、最終的な文脈ベクトルを語彙と照らし合わせて判断
- 各層の働きを混同すると誤解するが、理解できるとLLMの全体像が一気にクリアになる
