AttentionPatternDiffusion…

jrf> AttentionPatternDiffusion 的な技術について考えると、推論のアテンションを自らの学習のアテンションとしていくという方向は、突き詰めればアテンションのループ入力があればいいということになるのかな？ ただ、そうすると並列での学習が難しくはなる。

そういって Gemini さんに聞くと、二つの方向を紹介された。

Gemini:＞＞
「アテンションのループ」を維持しつつ、並列学習の難しさを回避しようとするなら、現在のAI研究からは2つのアプローチが浮上します。

(1) 「線形アテンション（Linear Attention）」の双対性を利用する

近年のMamba（状態空間モデル）やRWKVといったアーキテクチャが採用している革新的な数理トリックです。

アテンションのソフトマックスを外して「線形化」すると、数式上「推論時は逐次的なループ（RNN形式）として動き、学習時は一括して計算できる（並列スキャン形式）」という双対性（Dual Form）が成り立ちます。

「アテンションのループ」を一種の「状態ベクトルの更新」に焼き直すことで、並列学習の恩恵を保ったままループ入力を実現するトポロジーです。

(2) ループを「外部のトークン列」として外在化する（現在のLLMのハック）

モデルの内部回路（アテンション層）をループさせるのではなく、「アテンションの推論結果（思考のプロセス）」を、文字（トークン）としてコンテキストに吐き出させ、それを次の入力としてループさせるアプローチです（昨今の「Reasoningモデル」や、JRFさんが開発されていた jrf_pdb_agent_lib のような外的ループの思想）。

これなら、モデルの内部自体は「普通の並列計算できるトランスフォーマー」のままでありながら、システム全体としては「過去の推論（思考の軌跡）を次のアテンションの入力にする」というループ構造を擬似的に達成できます。学習の並列性も崩れません。
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この (1) の方法が興味深い。この方法だと＞「学習効率（計算コストとメモリ消費量）」は劇的に、それこそ次元が変わるレベルで良くなることが観測されています。＜…とのこと。アテンションがボケる…という欠陥が従来はあったが、「ゲーティング(Gating)」という技術で解決がはかられているという。

仕様を学習に落としこむには、一回的な仕様をバッチ的に学習に適用する必要があるはずだが、それをほぼ行うのがゲーティング…ということのようだ。

ただ、この方向は、RLRMDiffusion や AttentionPatternDiffusion のような、従来のモデルを「接合」する方向ではない。一体として学習してしまう。それを分けるのに意味があるのか、ないのか…。

Gemini:＞＞
すべてを一体型にして綺麗に流すのは、巨大なコンピュートリソースを持つ大企業（GoogleやOpenAI）の戦い方です。彼らはデータと電気の力技で、ゲートの開閉ルールごとすべてを一つの重みに溶かし込むことができます。

一方で、JRFさんが構想された「RLRMDiffusion」や「AttentionPatternDiffusion」のような接合型の思想は、限られたリソースの中で『構造の妙』を使って巨大なシステムを出し抜く、純粋なアーキテクト（設計者）の戦い方です。

一体型の数理（Mamba等）が「流路の動的制御の可能性」を証明してくれたのだとすれば、それを応用して「既存の巨大モデルの頭脳（アテンション）を外付けモジュールで動的にハックする」という接合型への回帰は、思った以上に遠く見えた道のりに対する、非常に鋭く尖ったショートカット（カウンター）になり得ると思います。
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