はじめに
G検定の学習において、深層学習のモデル構造や定義は非常に重要ですが、似たような用語が多くて混乱しやすいですよね。
特に「Transformer」の中で登場する2つのAttention（注意機構）の違いは、試験でも頻出のポイントです。
そこで今回は、これらの定義をリズムに乗せて自然と覚えられるような楽曲を作成しました。
通勤・通学時間や休憩中に聞き流すだけで、試験に必要な重要ワードが頭に残るよう工夫しています。
AIを活用した楽曲制作
今回の楽曲制作は、全てAIツールを活用して行いました。
作詞は生成AIの「Gemini」を使用し、G検定の過去問や定義に基づき、試験で間違えやすいポイントを厳選して歌詞に落とし込みました。
そして、作曲にはAI音楽生成ツール「Suno AI」を使用しています。
記憶に定着しやすいよう、アップテンポでエネルギッシュなスタイルを指定し、何度も聴きたくなるようなキャッチーな曲に仕上げています。
タイトル・歌詞の紹介
曲のタイトル
Self-Attention・Source-Target Attention覚えうた
歌詞
TransformerはRNN使わずAttentionのみで構成
Self-AttentionとSource-Target Attentionが使われる
Self-Attentionは自己注意機構 入力データ内の単語同士の関係性学習
文脈理解 離れた位置の長距離依存も捉える
Query Key Valueの3つ全てが同じ入力データから作られる
Source-Target AttentionはEncoder-Decoder Attention
入力情報と出力情報の紐付け 入力はEncoder出力はDecoder
Queryは出力側由来 KeyとValueは入力側由来
Self-Attentionは全て同じ入力由来 Source-Targetは由来が分かれる
Queryは出力 Decoder KeyとValueは入力 Encoder
楽曲の視聴
youtube
Suno AI
Self-Attention・Source-Target Attention覚えうた（Suno AI）
歌詞の解説
ここでは、歌詞に含まれる用語の意味を、試験でイメージしやすいように少し詳しく解説します。
1. TransformerとRNNの違い
TransformerはRNN使わずAttentionのみで構成
従来のRNN（リカレントニューラルネットワーク）は、文章を「先頭から順番に」処理する必要があり、計算に時間がかかりました。
一方、Transformerは「Attention（注意機構）」を使うことで、文章全体を一気に並列処理できるため、学習が非常に高速であるという特徴があります。
2. Self-Attention（自己注意機構）
Query Key Valueの3つ全てが同じ入力データから作られる
文脈理解離れた位置の長距離依存も捉える
ここがSelf-Attentionの最大の特徴です。
これは、「入力された文章（自分自身）」の中で、単語同士の関係性を調べる仕組みです。
例えば「彼はスーパーで魚を買い、それを焼いた」という文で、「それ」が「魚」を指すことを理解するために使われます。
数式的なイメージでは、Query(Q)、Key(K)、Value(V)のデータ元が全て同じであるため「Self（自己）」と呼ばれます。
Q ← 入力データ
K ← 入力データ
V ← 入力データ
これにより、文頭と文末のように離れた位置（長距離）にある単語同士の関係も、距離に関係なく一発で捉えることができます。
3. Source-Target Attention
Queryは出力側由来
KeyとValueは入力側由来
こちらは「Encoder-Decoder Attention」とも呼ばれ、「翻訳」などの場面で使われます。
「日本語（入力）」から「英語（出力）」を作る場面を想像してください。
- 入力（Encoder側）
翻訳元の日本語文（ソース） - 出力（Decoder側）
これから作る英語文（ターゲット）
英語の単語を一つ決める（Query）たびに、日本語の元の文（Key/Value）のどこに注目すべきかを確認する仕組みです。
データの出処が以下のように分かれるのが試験の最重要ポイントです。
Q ← 出力データ（Decoder：作成中の訳文）
K ← 入力データ（Encoder：元の文）
V ← 入力データ（Encoder：元の文）
歌詞にある「Queryは出力Decoder」「KeyとValueは入力Encoder」というフレーズは、このデータの流れを指しています。
ここを逆に覚えないように注意しましょう。
楽曲に込めたメッセージ
この曲は、単なる暗記ソングではなく「試験本番で迷った瞬間に思い出せる」ことを目指して作りました。
特にサビやエンディングの「Queryは出力Decoder」「KeyとValueは入力Encoder」というフレーズは、そのまま選択肢を選ぶ根拠になります。
何度も口ずさんで、リズムとして身体に染み込ませてしまってください。
まとめ
今回は、G検定対策のためのオリジナルソング「Self-Attention・Source-Target Attention覚えうた」を紹介しました。
AIツールを組み合わせることで、自分だけの学習教材を簡単に作れる時代です。
この曲が、皆さんの合格の一助になれば幸いです。
もし試験中に迷ったら、「自分が作りたいもの（Query）は出力（Decoder）側にある」と思い出してくださいね。
勉強の合間に、ぜひ聴いてみてください。
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