トランスフォーマーモデル内のアテンション機構について詳細に解説しています。特に、この仕組みがテキストの文脈を理解し、単語の埋め込みベクトルを調整することで、より豊かな意味情報を持つようにする方法に焦点を当てています。クエリ、キー、値といった概念と、それぞれの役割を果たす行列演算が、単語間の関連性を判断し、その関連性に基づいて情報を伝達することで、モデルが次の単語を正確に予測できるようになる過程を説明しています。また、シングルヘッドとマルチヘッドアテンションの違いや、この機構が並列化に適していることが、現代のAIにおけるその成功の鍵であることも強調されています。