はじめに
G検定（ジェネラリスト検定）の学習において、ディープラーニングのモデルや定義を覚えるのに苦労していませんか。
特に「Transformer」周辺の知識は、RNNやCNNとの違い、Attentionの仕組み、BERTやGPTへの派生など、覚えるべき重要単語が山積みです。
そこで、試験問題で間違えやすいポイントを厳選し、音楽のリズムに合わせて覚えられる「暗記ソング」を作成しました。
教科書の文字だけでは頭に入ってこない定義も、歌にしてしまえば驚くほどスムーズに記憶定着します。
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、生成AIの力をフル活用して制作されました。
歌詞の作成には、Googleの「Gemini」を使用しています。 G検定の過去問や重要ポイントを分析させ、試験に出る正確な定義と、間違えやすいポイントを網羅した歌詞を生成しました。
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。
学習に最適なテンポと、繰り返し聴きたくなるキャッチーなメロディで、記憶への定着をサポートします。
タイトル・歌詞の紹介
曲のタイトル
Transformer構造覚えうた
歌詞
TransformerはRNN CNN使わずAttentionのみで構築
逐次的な処理を行わないため並列計算可能 学習時間短縮
RNNよりも離れた単語間の関係を捉えるのが得意
Attentionは入力をQuery Key Valueに変換して計算
QueryとKeyの類似度に基づきValueを重み付けして足し合わせる
内積の結果を次元数の平方根で割りスケーリングし勾配消失を防ぐ
Self-Attentionは入力文の中の単語同士の関係性を計算
同じ文の中のどの単語と関連が強いかを学習
Multi-Head AttentionはAttention機構を複数並列に並べたもの
異なるニュアンスを同時に収集しアンサンブルのように表現力を高める
Transformerは再帰構造がなくデータを並列に入力する
そのままでは単語の語順がわからない
Positional Encodingで入力埋め込みベクトルに位置情報を加算
位置情報はサイン コサイン関数などの値
BERTはEncoder 双方向 理解重視
GPTはDecoder 単方向 生成重視
TransformerはAttentionのみで構成
並列計算可能で離れた単語間の関係を捉える
楽曲の視聴
以下から楽曲を視聴できます。 隙間時間の学習や、試験直前の総復習にぜひ活用してください。
youtube
Suno AI
Transformer構造覚えうた（Suno AI）
歌詞の解説
ここでは、歌詞に含まれるG検定の重要キーワードについて、少し専門的な補足を加えます。
1. Transformerの特徴とRNNとの違い
TransformerはRNN CNN使わずAttentionのみで構築 逐次的な処理を行わないため並列計算可能 学習時間短縮
RNN（Recurrent Neural Network）はデータを時系列順（逐次的）に処理する必要がありましたが、Transformerは一度にデータを処理できます。
これによりGPUによる並列計算が可能になり、学習時間が大幅に短縮されました。
2. Attention（注意機構）の仕組み
Attentionは入力をQuery Key Valueに変換して計算 QueryとKeyの類似度に基づきValueを重み付けして足し合わせる
ここは「検索エンジン」をイメージすると分かりやすくなります。
- Query（クエリ）
検索したい内容（「探す側」のベクトル） - Key（キー）
データの見出し（「探される側」のベクトル） - Value（バリュー）
データの中身（実際に取り出す情報）
「QueryとKeyの類似度」とは、検索ワードと見出しがどれくらいマッチしているかを確認する作業です。
マッチ度が高いほど、そのKeyに対応するValue（中身）を強く反映させます。
内積の結果を次元数の平方根で割りスケーリングし勾配消失を防ぐ
これを数式で見ると以下のようになります（歌詞の「次元数の平方根」は \(\sqrt{d_k}\) の部分です）
\(\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V\)この割り算（スケーリング）をしないと、計算結果が極端に大きくなりすぎてしまい、AIがうまく学習できなくなる（勾配消失問題）ため、この調整が必須となります。
3. Self-AttentionとMulti-Head Attention
Self-Attentionは入力文の中の単語同士の関係性を計算 Multi-Head AttentionはAttention機構を複数並列に並べたもの
Self-Attentionは、「The animal didn’t cross the street because it was too tired.」という文で、「it」が「animal」を指すのか「street」を指すのかを判断するような処理を行います。 Multi-Head Attentionは、これを複数個（例えば8個）並列に行うことで、「誰が」「いつ」「どこで」といった異なる文脈情報を同時に学習することを可能にします。
4. Positional Encoding（位置エンコーディング）
Transformerは再帰構造がなくデータを並列に入力する そのままでは単語の語順がわからない 位置情報はサイン コサイン関数などの値
RNNと違い、Transformerには「順番」という概念が構造的に含まれていません。
そのため、入力データに人工的に位置情報を加算（足し算）します。
論文ではサイン・コサイン関数などが用いられています。
試験では「連結（Concat）ではなく加算（Add）である」という点がよく問われるので注意しましょう。
5. BERTとGPTの違い
BERTはEncoder 双方向 理解重視 GPTはDecoder 単方向 生成重視
ここは試験で最も問われやすい対比です。
- BERT
TransformerのEncoder部分を使用。
文章の穴埋め問題（Masked LM）などを解くため、前後の文脈を見る双方向性があります。 - GPT
TransformerのDecoder部分を使用。
次の単語を予測して文章を作るため、前の単語しか見られない単方向性があります。
楽曲に込めたメッセージ
技術用語の羅列は、テキストで読んでいるだけだと眠くなってしまうものです。
しかし、リズムに乗せて口ずさむことで、不思議と頭に残ります。
「Query・Key・Value」や「並列計算可能」といったキーワードが、試験中にふとメロディと共に思い出されることを目指しました。
厳密な数式の理解も大切ですが、まずはこの歌で「言葉の定義」と「関係性」を直感的にインプットしてください。
まとめ
今回は、G検定対策として作成した「Transformer構造覚えうた」を紹介しました。
AI技術そのものを学ぶために、AIを使って学習コンテンツを作るという、まさに現代的なアプローチです。
通勤・通学中や、休憩時間に繰り返し聴いて、ぜひ試験合格に役立ててください。
この曲が、あなたのG検定合格の一助となれば幸いです。
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