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アテンションフロー分析(AFA)
AI システムが推論中にどこへ注意を向けているかを追跡し、可視化する
複雑さ: medium解釈可能性
30秒でわかる概要
- 概要
- レイヤー、ヘッド、タイムステップにわたるアテンション重みをマッピングし、AI モデルがどの入力や推論ステップを重視しているかを可視化します。
- 使いどころ
- 予期しないモデル出力のデバッグ、推論品質の検証、システムが関連情報を無視した理由の解明。
- 注意点
- アテンションのパターンが実際の推論をそのまま表すとは限りません。あるトークンへの注目度が高くても、最終的な判断に影響したとは限らないのです。
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アテンションフロー分析: 概要
AI システムが推論中にどこへ注意を向けているかを追跡し、可視化する
- Attention pattern visualization
- Focus intensity mapping
- Temporal attention tracking
- Multi-head attention analysis
- Cross-modal attention flows
- Attention anomaly detection
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
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