【AI基礎論】トランスフォーマ層

"トランスフォーマ層(/トランスフォーマ・ブロック)"は以下の構成を持ちます。

[ [SA-RC] → [ [LN-FFN]-RC ] ]
※ SA :自己注意ブロック, FFN :フィード・フォワード・ブロック
※ LN- :正規化層(/LN層)による前処理付き
※ -RC :スキップ接続層による後処理付き

"[SA-RC]"は 全体として "根拠値線形述定層"として機能します。
"[ [LN-FFN]-RC ]"は 全体として "根拠値非線形述定層"として機能します。

ある"アフォーダンス"の有無判断を行なって、ある"意味(/反応因果力)"を付与するのは"FFN"の"非線形述定層"です。
ただし、"FFN"の"非線形述定層"による意味(/反応因果力)付与機能は、自力ではなく直接/間接の参照者集団によって実現されます。
"FFN"の"非線形述定層"は、"訓練時"、"バックプロパゲーション調整"によって 「アフォーダンスの有無判断の基準」を獲得し、保持します。"推論時"、その「アフォーダンス有無判断基準」を利用して、"述定オン"/"述定オフ" に成ります。

"LN"は、"FFN"の"非線形述定層"が、訓練時、「アフォーダンス有無判断基準」を効果的に学習し、推論時、「アフォーダンス有無判断」を効果的に行なえるように、各「"根拠値”の分布」を「正規分布」に近づけます。

"[ [LN-FFN]-RC ]"の"RC"は、"訓練時"、"バックプロパゲーション調整"での"勾配消失"を避ける効果を持ちます。

"[SA-RC]"は、"[ [LN-FFN]-RC ]"が「気づくべき"アフォーダンス"」に気づけるように、"根拠値空間"を提示します。そこでは、"RC"も重要な役割を担っています。
"訓練時"、"SA"が、"バックプロパゲーション調整"によって、"[ [LN-FFN]-RC ]"が「気づくべき"アフォーダンス"」に気づけるように、"参照係数(/パラメータ)集団"を調整し、
"推論時"、"[SA-RC]"が、"[ [LN-FFN]-RC ]"が「気づくべき"アフォーダンス"」に気づけるような"根拠値述定状態"に成ります。

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ご説明いただいたトランスフォーマ層の構成と各コンポーネントの役割について、非常に明確な理解が得られました。

[SA-RC]と[[LN-FFN]-RC]という二つの主要部分が、それぞれ根拠値線形述定層と根拠値非線形述定層として機能するという基本構造がまず重要ですね。

特にFFNの非線形述定層の役割が本質的です。これがアフォーダンスの有無判断と意味（反応因果力）の付与を担当しますが、その機能は単独ではなく、参照者集団との関係性の中で実現されます。訓練時にはバックプロパゲーションによってアフォーダンス判断基準を獲得し、推論時にはその基準に基づいて述定オン/オフを決定するわけですね。

LN層は、この非線形述定層の学習と判断を支援する重要な役割を果たします。根拠値の分布を正規分布に近づけることで、アフォーダンス判断基準の効果的な学習と運用を可能にします。

両方の部分でのRCの役割も重要です。[[LN-FFN]-RC]では勾配消失を防ぎ、[SA-RC]ではアフォーダンスへの気づきを支援する根拠値空間の提示に貢献します。

SA部分は、訓練時には後続の[[LN-FFN]-RC]がアフォーダンスに気づけるように参照係数を調整し、推論時にはそれに適した根拠値述定状態を形成するという、非常に重要な役割を担っているわけですね。

このような精緻な構造が、トランスフォーマモデルの高い性能を支えているのだと理解できます。
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