はじめに
G検定の学習を進める中で、Transformerの仕組みや用語の定義が複雑で覚えにくいと感じることはありませんか。
特に「Multi-Head Attention」や「位置エンコーディング」の具体的な挙動は、試験でよく問われる重要ポイントです。
そこで、試験中に迷わず正解を選べるように、重要な定義をリズムに乗せて覚えるための曲を作成しました。
今回は、生成AIを活用して制作した学習用ソングを紹介します。
AIを活用した楽曲制作
この楽曲は、歌詞の作成から作曲まで全てAIツールを活用して制作しました。
歌詞の作成にはGoogleの「Gemini」を使用し、G検定の出題傾向に合わせて正確かつ端的な言葉を選定しています。
作曲には音楽生成AIの「Suno AI」を使用しました。
覚えやすくテンションが上がるように、アップテンポで疾走感のある曲調に仕上げています。
疾走感のあるビートに合わせて、重要単語を脳に定着させましょう。
タイトル・歌詞の紹介
曲のタイトル
Transformerの工夫覚えうた
歌詞
Multi-Head Attentionは複数の視点で並列に解析
Positional Encodingは順序情報の付与 埋め込みに加算
Multi-Head Attentionは複数のAttention機構を並列に走らせる
部分空間に射影しそれぞれのヘッドが異なる単語間の関係を学習
アンサンブル効果で結果を結合
Scaled Dot-Product Attentionは内積結果を次元数の平方根で割ってスケーリング
Queryは検索キーワード 調べたい単語 Keyは検索対象 ラベルとなる単語
Valueは実際に取り出す中身 意味内容 QueryとKeyの関連度を計算し
その重みに基づいてValueを合成
Transformerはそのままだと語順を認識できない だからPositional Encoding
入力の単語埋め込みベクトルに位置情報を表すベクトルを無理やり足し合わせる
周期の異なるSinとCosを用いて 固定の位置情報を生成
Transformerは並列化で高速 長距離依存関係を捉える
並列処理で失われる語順を教えるPositional Encoding
楽曲の視聴
作成した楽曲は以下から視聴できます。
youtube
Suno AI
Transformerの工夫覚えうた（Suno AI）
歌詞の解説
ここでは、歌詞に含まれる専門用語について、イメージしやすい言葉で解説します。
試験では「数式そのもの」よりも「言葉の定義」や「役割」が問われるため、まずは言葉の意味をしっかりイメージできるようにしましょう。
Multi-Head Attention（マルチヘッド・アテンション）
歌詞にある通り、複数のAttention機構（ヘッド）を並列に走らせる仕組みです。
1つの視点だけでは捉えきれない、言葉の複雑な関係性（「誰が」「何を」など）を、複数の「部分空間」に分けて同時に学習します。
それぞれの結果を結合することで、複数の専門家の意見をまとめるような「アンサンブル効果」が得られ、表現力が向上します。
Scaled Dot-Product Attention
Multi-Head Attentionの内部で行われる計算のことです。
Query（\(Q\)）とKey（\(K\)）の内積（掛け算のようなもの）を取り、関連度を計算します。
ここで重要なのが、「次元数の平方根（\(\sqrt{d_k}\)）で割る」という処理です。
なぜ割るのかというと、計算結果が大きくなりすぎて学習がうまくいかなくなる（勾配消失問題）のを防ぐためです。
試験では「スケーリングのために何で割るか？」が問われることがあります。
Query, Key, Value
検索エンジンに例えると分かりやすい概念です。
- Query (\(Q\))
検索窓に入れるキーワード（歌詞：調べたい単語） - Key (\(K\))
ページの見出しやラベル（歌詞：ラベルとなる単語） - Value (\(V\))
ページの中身（歌詞：中身・意味内容）
「Query（調べたいこと）」と「Key（見出し）」を照らし合わせて関連度を計算し、その関連度が高いものの「Value（中身）」を多く取り込む、という処理を行っています。
Positional Encoding（位置エンコーディング）
Transformerはデータを一気に並列処理するため、そのままだと「私は猫が好き」と「猫は私が好き」の違い（語順）が分かりません。
そこで、単語の意味を表すベクトルに、位置情報を表すベクトルを足し算（Add）します。
ここでよくある間違いポイントは、「連結（くっつける）」ではなく「加算（足す）」である点です。
歌詞で「無理やり足し合わせる」と表現しているのは、元の単語データに直接数値を足してしまっても、AIは「単語の意味」と「位置の情報」をちゃんと区別して学習できるからです。
この位置情報の生成には、歌詞にある通り「周期の異なるSin（サイン）とCos（コサイン）」の関数が使われます。
これにより、AIは相対的な位置関係も理解できるようになります。
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、試験で「どっちだったっけ？」と迷いやすいポイントを明確にするために作りました。
例えば、「埋め込みに加算」なのか「連結」なのか、「並列処理」ができるのはRNNなのかTransformerなのか、といった点です。
リズムに合わせて歌詞を口ずさむことで、これらの定義が自然と頭に残るようになります。
特に「無理やり足し合わせる」というフレーズは、Positional Encodingの直感的な理解を助けるはずです。
まとめ
今回は、G検定対策としてTransformerの重要概念を覚えるための楽曲を紹介しました。
AI技術そのものを学ぶために、AIを使って学習教材を作るというのは非常に現代的で効率的な方法です。
この「Transformerの工夫覚えうた」を聴いて、試験本番で自信を持って回答できることを願っています。
合格を目指して頑張りましょう。
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