Multi-Head Attentionは複数視点で関係性を学ぶ仕組みを理解するための用語です。この記事では仕組み・役割・使いどころを押さえ、G検定で問われる判断ポイントとひっかけポイントを解説します。

gk attention transformer

G検定トップ ＞ Multi-Head Attentionとは？複数視点で関係性を学ぶ仕組み【G検定対策】

まず結論

  • Multi-Head Attentionとは、異なる表現空間で注意機構を並列に適用し、入力情報の多様な関係性を同時に学習できる仕組みである。
  • G検定では「なぜヘッドを複数にするのか」が問われる。

直感的な説明

Multi-Head Attentionは一言で言うと、

「同じ文章を、複数の視点で同時に見る」

仕組みです。

例：

  • あるヘッドは「主語と動詞の関係」に注目
  • 別のヘッドは「長距離の単語関係」に注目
  • さらに別のヘッドは「文法構造」に注目

👉 1つの注意だけでは見落とす関係を拾える
これが最大の強みです。

定義・仕組み

定義

  • Attention機構を複数（Head）用意し、それぞれ異なる線形変換後の空間で注意を計算する手法
  • Transformerの中核技術

仕組みのポイント

  1. 入力を複数の低次元空間に射影
  2. 各空間で Attention を計算
  3. 結果を結合（concat）
  4. 最終的な表現を生成

重要：

  • 各ヘッドは異なる関係性を学習
  • 1ヘッドでは表現力が不足

いつ使う？（得意・不得意）

得意な点

  • 文脈理解の向上
  • 長距離依存関係の把握
  • 多様な特徴の同時抽出

注意点

  • 計算量は減らない（むしろ増える）
  • パラメータ削減が目的ではない
  • 並列＝高速化が本質ではない

G検定ひっかけポイント

ここが頻出です。

よくある誤解

  • ❌「入力系列を削除して高速化する」
  • ❌「1つのヘッドですべて処理する」
  • ❌「パラメータ数を削減する仕組み」

正しい判断基準

  • 複数の視点 → Multi-Head Attention
  • 異なる表現空間 → Multi-Head Attention
  • 関係性の多様性 → Multi-Head Attention

問題文に
「異なる

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