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「Attention」とは、深層学習モデルが学習を行う際に、入力されたデータのどの単語に注目するかを決める...「Attention」とは、深層学習モデルが学習を行う際に、入力されたデータのどの単語に注目するかを決めるための仕組みです。Transformerの「Multi-head Attention」は「Attention」が発展したもので、同時に複数の箇所に注目できます。 デコーダには、「Multi-Head Attention」と同様の機能を持つ「Masked Multi-Head Attention」という層があります。 「Masked Multi-Head Attention」は、情報の一部をマスクした状態で機能する点が特徴です。具体的には、Transformerが自身で出力した情報を隠した状態でデータを処理します。 Transformerが出力した情報を自己参照しながら学習を行ってしまうと、学習モデルが不正確になるリスクがあります。学習モデルが実際に使用される場面では、入力された情報以外
