TransformerのAttentionは**「関連度マシーン」**だと思えばいい。
各単語が、「他の誰と一番関係深いか？」を全部スコア化して出力してる。
しかもそれを全部の単語に対して同時にやる
🧱 ステップ①：Embedding（単語 → 数値ベクトル）
- 最初に「cat」や「sat」などの単語をベクトル化（例：768次元）
🧠 ステップ②：Self-Attention（文脈の理解）
- 各単語のベクトルを、Query / Key / Value の3つに分解（行列W_Q, W_K, W_Vで別々に変換）
- Query × Key → スコア（類似度）
- Softmax → 注目度（Attention重み）
- 重み × Value → 加重平均 = 新しい文脈ベクトル
✅ 結果：**「この単語は他のどの単語と関係あるか」**を理解する
🔁 ステップ③：層を重ねて抽象化
- 上のSelf-Attentionを何層も繰り返す
- 毎回、文脈ベクトルを更新 → 「意味の再構成」が進む
- 層が深くなるほど：
- 表層 → 構文 → 意味 → 抽象 → 推論 へと進化する
🔧 ステップ④：FFN（Feed Forward Network）
- Attention後のベクトルをさらに局所的に加工
- たとえば非線形活性化（ReLU）を通し「特徴を強調・圧縮」
✅ 結果：情報に癖をつけて判別しやすくする
🧮 ステップ⑤：Linear + Softmax（出力予測）
- 最後に得られたベクトルを 「語彙ベクトル（5万語）」全部と内積
- これは 語彙数 × 隠れ次元数（例：50,000×768） の重み行列W_vocab
- 得られたスコアをSoftmax → 確率化
- 一番高い単語を出力
✅ 結果：「次に出すべき単語」の確率分布を得る。
ここではステップ_1を解説する
- 🧱 ステップ①：Embedding（単語 → 数値ベクトル）
- 🧠 ステップ②：Self-Attention（文脈の理解）
- 🔁 ステップ③：層を重ねて抽象化
- 🔧 ステップ④：FFN（Feed Forward Network）
- 🧮 ステップ⑤：Linear + Softmax（出力予測）
- ✅ TransformerのAttentionとは？──ざっくり言うと
- 🎯 ストーリーで説明：「おしゃべりクラスの猫くん」
- 🧠 ステップ①：Query（質問）・Key（話題）・Value（内容）をつくる
- 🧪 ステップ②：関連度スコアを計算
- 🔥 ステップ③：Softmaxで重みを決める
- 🎁 ステップ④：Value（中身）を加重平均する
- 🛸 イメージ：Attentionは「言葉にレーダーをつけること」
- 🧠 最終的に：
- ✅ 要点まとめ：
✅ TransformerのAttentionとは？──ざっくり言うと
「どの言葉が、この言葉にとってどれくらい大事かを全部計算して、重要なものを強く見る」しくみ。
🎯 ストーリーで説明：「おしゃべりクラスの猫くん」
あなたの前に6つの単語が並んでます：
“The cat sat on the mat”
君（Transformer）は、「catって単語が今、何に注目すべきか？」を考えたい。
🧠 ステップ①：Query（質問）・Key（話題）・Value（内容）をつくる
- 各単語から3つの情報を取り出す
→ これが Query（Q）・Key（K）・Value（V）
| 単語 | 目的 |
|---|---|
| Query | 「私は何を知りたいか？」 |
| Key | 「私はどんな情報を持ってるか？」 |
| Value | 「実際に持ってる中身（情報）」 |
例えば：
- “cat” の Query：「何がcatと関係あるのかな？」
- “sat” の Key：「私は“動作”について話してるよ」
- “sat” の Value：「座ったよって意味の情報持ってる」
Query・Key・Valueって何？
もっと直感的な例えで整理しよう。
Attentionは「言葉どうしのグループワーク」だ。1人ひとりが「誰の話を参考にするか」を考えてる。
| Query | 生徒が「何を調べたいか」持ってる質問カード |
| Key | 生徒が「私はこういう情報あるよ」と出してる自己紹介 |
| Value | 生徒が「これが私の意見・知識だよ」って出す発言 |
“cat”のQueryとは？
「誰が“cat”に関係ある情報を持ってるんだろう？」って質問してるイメージ。
つまり「“cat”と関係ありそうな話題の人いない？」って教室を見回してる状態。
🧠 具体例（”cat”が質問してる）：
| 相手 | Keyの話題内容（イメージ） | スコア（相性） |
|---|---|---|
| “The” | 定冠詞。情報性なし | 0.1（無関係） |
| “sat” | “座った”という動作 | 0.9（超関係あり） |
| “on” | 前置詞。場所の手がかり？ | 0.2（少し関係） |
| “mat” | 猫がいた場所の情報 | 0.8（かなり関係） |
🧪 ステップ②：関連度スコアを計算
Query（質問）と Key（話題）を**掛け算（内積）して、「どれくらい関係ありそうか？」の点数（スコア）**を出す。
→ これを全部の単語についてやる。
“cat” の Query を使って…
- “The” の Key → 関係スコア：0.1
- “sat” の Key → 関係スコア：0.9
- “on” の Key → 関係スコア：0.2
- “mat” の Key → 関係スコア：0.8
…などなど。
🔥 ステップ③：Softmaxで重みを決める
出たスコアをSoftmaxという関数で「合計が1になるような割合（重み）」に変換する。
- “sat” → 0.4
- “mat” → 0.3
- “on” → 0.1
- “The” → 0.05
- みたいに、重要な単語ほど高くなる
🎁 ステップ④：Value（中身）を加重平均する
最後に、各単語の「Value（情報）」を、その重みで平均する。
→ それが「cat」が見るべき意味の合成情報になる。
🛸 イメージ：Attentionは「言葉にレーダーをつけること」
各単語に「レーダー（Query）」が付いていて、他の単語（Key）に「ピピピ」とスキャンする。
- 「近くて関係ありそうなやつ」にピントが合って、
- 情報（Value）を「ちょっとずつ」借りて、自分の理解を深める
- 🌟 まとめ：もっと感覚的に
- Query = 「自分が知りたいこと（猫って何？）」
- Key = 「私が持ってる話題（私は“座った”の話するよ）」
- 内積スコア = 「その話、めっちゃ気になる！ 9点！」って評価
- 全部に点数つけて → 一番関係ありそうな話に耳を傾ける
🧠 最終的に：
これをすべての単語に対して同時にやる。
つまり「全員が全員に注目しあって」「意味を合成する」。
これが Self-Attention の仕組み。
✅ 要点まとめ：
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| Query | 知りたいこと（注目したい対象） |
| Key | 注目される“意味のヒント” |
| Value | 実際の中身（情報） |
| 内積 | QueryとKeyの“関係度合い” |
| Softmax | 関係度合いを「割合」にする魔法 |
| 加重平均 | Valueを“重要度付きで混ぜる” |
