Transformer ニューラル ネットワーク モデルを 1 つの記事で理解する

こんにちは、皆さん。私は Luga です。今日は、人工知能 (AI) エコシステムに関連するテクノロジー、Transformer ニューラル ネットワーク モデルについてお話します。

OpenAIのGPTシリーズ、オープンソースモデルのBloom、GoogleがリリースしたLaMDAなど、最新の大規模言語モデル（LLaM）のリリース以来、Transformerモデルは大きな可能性を示し、ディープラーニングの分野で最先端のアーキテクチャモデルとなっています。

1. Transformer モデルとは何ですか?

ここ数年、Transformer モデルは、高度なディープラーニングとディープニューラルネットワークの分野で注目の話題となっています。 Transformer ディープラーニング モデル アーキテクチャは、2017 年の導入以来、ほぼすべての分野で広く使用され、進化してきました。このモデルは、自然言語処理タスクで優れたパフォーマンスを発揮するだけでなく、他の分野、特に時系列予測でも大きな助けと可能性を秘めています。

では、Transformer ニューラル ネットワーク モデルとは何でしょうか?

Transformer モデルは、2017 年の導入以来、自然言語処理 (NLP) の分野に革命をもたらしたディープラーニング アーキテクチャです。このモデルは Vaswani らによって提案され、NLP コミュニティで最も影響力のあるモデルの 1 つになりました。

一般的に言えば、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) などの従来の順次モデルでは、長距離の依存関係をキャプチャし、並列計算を実現する上で限界があります。これらの問題に対処するために、Transformer モデルでは自己注意メカニズムが導入されており、これを広範囲に使用することで、モデルは出力を生成する際に入力シーケンス内のさまざまな位置の重要性を評価できるようになります。

Transformer モデルは、自己注意メカニズムと並列コンピューティングの利点により長距離依存関係をより適切に処理できるため、モデルのトレーニングと推論の効率が向上します。機械翻訳、テキスト要約、質問応答システムなど、複数の NLP タスクで大幅なパフォーマンスの向上を実現しました。

さらに、Transformer モデルの画期的なパフォーマンスにより、Transformer モデルは現代の NLP 研究とアプリケーションにおいて重要なコンポーネントとなっています。複雑な意味関係や文脈情報を捉えることができるため、自然言語処理の発展が大きく促進されます。

2. 変圧器モデルの歴史的発展

ニューラル ネットワークにおける Transformer の歴史は、Jürgen Schmidhuber が最初の Transformer モデルの概念を提案した 1990 年代初頭にまで遡ります。 「Fast Weight Controller」と呼ばれるこのモデルは、自己注意メカニズムを使用して文中の単語間の関係を学習します。しかし、概念的には先進的であったにもかかわらず、この初期のトランスフォーマー モデルは効率が低かったため、広く採用されることはありませんでした。

時が経ち、ディープラーニング技術が発展するにつれ、Transformer は 2017 年に画期的な論文で正式に紹介され、大きな成功を収めました。自己注意メカニズムと位置エンコーディング層を導入することで、入力シーケンス内の長距離依存関係を効果的にキャプチャし、長いシーケンスの処理で優れたパフォーマンスを発揮します。さらに、Transformer モデルの並列コンピューティング機能によりトレーニングも高速化され、機械翻訳タスクにおける BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) モデルなど、自然言語処理の分野におけるディープラーニングの大きな進歩が促進されます。

そのため、初期の「高速重みコントローラ」は広く使用されなかったものの、Vaswaniらの論文を通じてTransformerモデルが再定義・改良され、現代のディープラーニングにおける最先端技術の一つとなり、自然言語処理などの分野で目覚ましい成果を上げています。

Transformer がこれほど成功したのは、文中の単語間の長距離依存関係を学習する能力があるからです。この機能により、モデルは文中の単語のコンテキストを理解できるため、多くの自然言語処理 (NLP) タスクにとって非常に重要です。 Transformer は、自己注意メカニズムを活用してこれを実現します。これにより、モデルは出力トークンをデコードするときに、文中の最も関連性の高い単語に焦点を当てることができます。

Transformer は NLP 分野に大きな影響を与えてきました。現在、多くの NLP タスクで広く使用されており、継続的に改善されています。将来的には、Transformer はより広範囲の NLP タスクを解決するために使用される可能性があり、より効率的で強力になるでしょう。

ニューラル ネットワーク Transformer の歴史におけるいくつかの重要な開発イベントについては、以下を参照してください。

• 1990 年: Jürgen Schmidhuber が最初の Transformer モデル「Fast Weight Controller」を提案しました。
• 2017年：Vaswaniらが論文「Attention is All You Need」を発表し、Transformerモデルの核となる考え方を紹介した。
• 2018 年: Transformer モデルは、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのさまざまな NLP タスクで最先端の結果を達成しました。
• 2019年: トランスフォーマーは、BERTやGPT-2などの大規模言語モデル（LLM）の作成に使用され、さまざまなNLPタスクで重要な進歩を遂げました。
• 2020 年: トランスフォーマーは、自然言語の生成と理解において驚くべき成果を達成した GPT-3 などのより強力なモデルを作成するために引き続き使用されています。

一般的に、Transformer モデルの導入は NLP 分野に革命的な影響を与えました。長距離の依存関係を学習し、コンテキストを理解する能力により、多くの NLP タスクで選択される方法となり、将来の開発に幅広い可能性を提供します。

3. Transformerモデルの一般的なアーキテクチャ設計

Transformer アーキテクチャは、アテンション メカニズムを導入する RNN (リカレント ニューラル ネットワーク) のエンコーダー/デコーダー アーキテクチャにヒントを得ています。これはシーケンスツーシーケンス (seq2seq) タスクで広く使用されており、RNN と比較すると、Transformer は順次処理アプローチを放棄します。

RNN とは異なり、Transformer はデータを並列処理するため、大規模な並列コンピューティングと高速なトレーニングを実現します。これは、Transformer アーキテクチャの自己注意メカニズムのおかげで可能になりました。このメカニズムにより、モデルは入力シーケンス内のすべての位置を段階的に処理するのではなく、同時に考慮できるようになります。自己注意メカニズムにより、モデルは入力シーケンス内の異なる位置間の関係に応じて各位置に重み付けすることで、グローバルなコンテキスト情報を取得できます。

 class EncoderDecoder(nn.Module): """ A standard Encoder-Decoder architecture. Base for this and many other models. """ def __init__(self, encoder, decoder, src_embed, tgt_embed, generator): super(EncoderDecoder, self).__init__() self.encoder = encoder self.decoder = decoder self.src_embed = src_embed self.tgt_embed = tgt_embed self.generator = generator def forward(self, src, tgt, src_mask, tgt_mask): "Take in and process masked src and target sequences." return self.decode(self.encode(src, src_mask), src_mask, tgt, tgt_mask) def encode(self, src, src_mask): return self.encoder(self.src_embed(src), src_mask) def decode(self, memory, src_mask, tgt, tgt_mask): return self.decoder(self.tgt_embed(tgt), memory, src_mask, tgt_mask)

 class Generator(nn.Module): "Define standard linear + softmax generation step." def __init__(self, d_model, vocab): super(Generator, self).__init__() self.proj = nn.Linear(d_model, vocab) def forward(self, x): return F.log_softmax(self.proj(x), dim=-1)

Transformer モデルの一般的なアーキテクチャについては、以下を参照してください。

上記の Transformer ディープラーニング モデルの全体的なアーキテクチャ参照モデル図に基づくと、次の 2 つの主要コンポーネントで構成されていることがわかります。

1. エンコーダスタック

これは、Nx 個の同一のエンコーダー レイヤーのスタックです (元の論文では、Nx=6)。各エンコーダー レイヤーは、マルチヘッド セルフアテンション メカニズムとフィードフォワード ニューラル ネットワークの 2 つのサブレイヤーで構成されます。マルチヘッド自己注意メカニズムを使用して入力シーケンス内の異なる位置間の関係をモデル化し、フィードフォワードニューラルネットワークを使用して各位置で非線形変換を実行します。エンコーダー スタックの役割は、入力シーケンスを高レベルの特徴表現のシーケンスに変換することです。

Transformer エンコーダーの全体的なアーキテクチャ。 Transformer エンコーダーでは、次のように絶対位置の埋め込みを使用します。

2. デコーダースタック

これも Nx 個の同一のデコーダー レイヤーのスタックです (元の論文では、Nx=6)。各デコーダー レイヤーには、エンコーダー レイヤーの 2 つのサブレイヤーに加えて、追加のマルチヘッド セルフ アテンション メカニズム サブレイヤーが含まれています。この追加の自己注意メカニズムは、エンコーダー スタックの出力に焦点を当てるために使用され、デコーダーが入力シーケンス内の情報をデコードして出力シーケンスを生成するのに役立ちます。

エンコーダー スタックとデコーダー スタックの間には、位置エンコーディング レイヤーもあります。この位置エンコーディング層の役割は、シーケンスの順序情報を使用して、入力シーケンス内の各位置に対して固定のエンコーディング表現を提供することです。このようにして、モデルは位置エンコーディング層を利用して、再帰演算や畳み込み演算を行わずにシーケンスの順次情報を処理できます。

Transformer デコーダーの全体的なアーキテクチャを以下に示します。

実際のシナリオでは、2 つの間の相互作用は次のようになります。

4. トランスフォーマー ニューラル ネットワークとは何ですか?

ご存知のとおり、Transformer は、テキストシーケンス、ゲノムシーケンス、サウンド、時系列データを処理するためのニューラル ネットワークの設計において重要な役割を果たします。その中でも、自然言語処理はTransformerニューラルネットワークの最も一般的な応用分野です。

ベクトルのシーケンスが与えられると、Transformer ニューラル ネットワークはこれらのベクトルをエンコードし、元の形式にデコードします。 Transformer の注目メカニズムは、不可欠なコアコンポーネントです。注意メカニズムは、特定のトークンのエンコードに対する入力シーケンス内の他の周囲のトークンのコンテキスト情報の重要性を示します。

たとえば、機械翻訳モデルでは、アテンション メカニズムにより、Transformer は関連するすべての単語のコンテキストに基づいて、英語の「it」をフランス語またはスペイン語の性別に適切な単語に正しく翻訳できます。トランスフォーマーは、アテンションメカニズムを使用して、周囲の単語の影響を考慮しながら現在の単語をどのように翻訳するかを決定できます。

ただし、Transformer ニューラル ネットワークが、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)、長短期記憶 (LSTM)、ゲート付きリカレント ユニット (GRU) などの以前のモデルに取って代わり、より高度で効果的な選択肢になっていることに注意することが重要です。

一般的に言えば、Transformer ニューラル ネットワークは入力文を受け取り、それを 2 つの異なるシーケンスにエンコードします。

1. 単語ベクトル埋め込みシーケンス

単語埋め込みはテキストの数値表現です。この場合、ニューラル ネットワークは埋め込み表現に変換された単語のみを処理できます。辞書内の単語は、埋め込み表現ではベクトルとして表されます。

2. 位置エンコーダシーケンス

位置エンコーダーは、元のテキスト内の単語の位置をベクトルとして表します。 Transformer は、単語ベクトルの埋め込みと位置エンコーディングを組み合わせます。次に、結合された結果を個々のエンコーダーに送信し、次にデコーダーに送信します。

入力が順番に供給される RNN や LSTM とは異なり、Transformer は入力を同時に供給します。各エンコーダーは、入力をエンコーディングと呼ばれる別のベクトルのシーケンスに変換します。

デコーダーは逆の順序で動作します。エンコーディングを確率に変換し、その確率に基づいて出力単語を生成します。 softmax 関数を使用することで、Transformer は出力確率に基づいて文章を生成できます。

すべてのデコーダーとエンコーダーには、アテンション メカニズムと呼ばれるコンポーネントがあります。入力された単語を他の単語に関する関連情報を使用して処理し、関連情報を含まない単語をマスクすることができます。

GPU が提供する並列計算能力を最大限に活用するために、Transformer は並列実装にマルチヘッド アテンション メカニズムを使用します。マルチヘッド アテンション メカニズムにより、複数のアテンション メカニズムを同時に処理できるため、計算効率が向上します。

LSTM や RNN と比較した Transformer ディープラーニング モデルの利点の 1 つは、複数の単語を同時に処理できることです。これは、Transformer の並列コンピューティング機能によるもので、これによりシーケンス データをより効率的に処理できるようになります。

5. 一般的なトランスフォーマーモデル

現在、Transformer は世界で最も先進的なモデルのほとんどを構築するために使用されている主要なアーキテクチャの 1 つです。音声認識からテキストへの変換、機械翻訳、テキスト生成、言い換え、質問応答、感情分析など、さまざまな分野で大きな成功を収めています。これらのタスクから、最も優れた有名なモデルがいくつか生まれました。

トランスフォーマーベースのモデルシステム図

1. BERT (双方向エンコーダ表現変換器)

これは Google が設計し、自然言語処理用に開発された技術であり、現在、事前トレーニング済みの Transformer モデルに基づいてさまざまな NLP タスクで広く使用されています。

この技術では、双方向エンコーダー表現が自然言語処理における重要なマイルストーンに変換されます。事前トレーニング済みの Transformer モデルを通じて、Bidirectional Encoder Representations (BERT) は自然言語理解タスクにおいて目覚ましい進歩を遂げました。 BERT は非常に重要であるため、2020 年には、Google 検索エンジンのほぼすべての英語クエリで BERT テクノロジーが使用されています。

BERT の中心的なアイデアは、大規模なラベルなしテキスト データで事前トレーニングすることにより、モデルが豊富な言語表現を学習できるようにすることです。 BERT モデルは双方向であり、コンテキスト内の単語の左側の情報と右側の情報を同時に考慮できるため、単語の意味とコンテキストをより適切に捉えることができます。

BERT の成功は、NLP 分野における Transformer アーキテクチャの重要な位置を示しており、実際のアプリケーションに大きな影響を与えています。これは自然言語処理の分野に大きな進歩をもたらし、検索エンジンなどのアプリケーションに、より正確でインテリジェントな意味理解を提供しました。

2. GPT-2 / GPT-3 (事前学習済み言語モデルの生成)

生成的に事前トレーニングされた Transformer 2 と 3 は、それぞれ最先端の自然言語処理モデルを表します。その中で、GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、機械翻訳、質問応答、テキスト要約などの自然言語処理（NLP）関連のタスクの処理に重点を置いたオープンソースの AI モデルです。

上記の 2 つのモデルの最も大きな違いは、「規模」と「機能」です。具体的には、GPT-3 は GPT-2 と比較して多くの新機能と改善を導入した最新モデルです。さらに、GPT-3 のモデル容量は驚異的な 1,750 億の機械学習パラメータに達しますが、GPT-2 には 15 億のパラメータしかありません。

GPT-3 は、このような巨大なパラメータ容量により、自然言語処理タスクで驚異的なパフォーマンスを発揮しました。より強力な言語理解および生成機能を備えており、自然言語テキストをより正確に理解して生成できます。さらに、GPT-3 はテキスト生成に特に優れており、一貫性があり論理的な記事、会話、ストーリーを生成できます。

GPT-3 のパフォーマンス向上は、パラメータ サイズが大きく、アーキテクチャ設計がより高度であるためです。大規模なテキスト データを事前トレーニングすることで、モデルはより深く包括的な言語知識を学習できるため、GPT-3 は現在利用可能な最も強力で高度な生成型事前トレーニング済み Transformer モデルの 1 つとなっています。

もちろん、上記の 2 つのコア モデルに加えて、T5、BART、XLNet も Transformer (Vaswani et al.、2017) ファミリーのメンバーです。これらのモデルは、言語理解またはテキスト生成に Transformer エンコーダー、デコーダー、またはその両方を利用します。スペースの制約により、このブログ記事では詳細には触れません。

6. トランスフォーマーモデルは完璧ではない

RNN ベースの seq2seq モデルと比較すると、Transformer モデルは自然言語処理の分野で大きな成功を収めていますが、主に次の側面を含むいくつかの制限もあります。

1. 高いコンピューティングリソース要件

Transformer モデルでは通常、トレーニングと推論に大量のコンピューティング リソースが必要です。モデルには多数の複雑なパラメータがあるため、その操作をサポートするには多大な計算能力とストレージ リソースが必要となり、リソースが制限された環境で Transformer モデルを適用するのは比較的困難です。

2. 長いテキストの処理が困難

特定のシナリオでは、Transformer モデルの自己注意メカニズムの特性により、長いテキストを処理することが困難になります。テキストの長さが長くなるにつれて、モデルの計算の複雑さとストレージ要件が大幅に増加します。したがって、非常に長いテキストを処理する場合、Transformer モデルのパフォーマンスが低下したり、処理できなくなったりする可能性があります。

3. 実践的な推論メカニズムの欠如

実際のビジネス シナリオでは、Transformer モデルは通常、大規模なデータで事前トレーニングし、特定のタスクを微調整することで高いパフォーマンスを実現します。そのため、実際の推論中に新しいドメインや特定のタスクへのモデルの適応性が制限されます。したがって、新しいドメインや特定のタスクでは、モデルのパフォーマンスを向上させるために追加のトレーニングや調整を実行する必要があることがよくあります。

4. トレーニングデータへの依存

Transformer モデルでは、事前トレーニング段階でトレーニング用に大量のラベルなしデータが必要になるため、リソースが限られている場合や特定の分野のデータが不足している状況では、Transformer モデルを適用することが困難になります。さらに、モデルはトレーニング データの品質と多様性にも依存します。品質やドメインが異なるデータは、モデルのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

5. 常識的な推論力と推論力の欠如

Transformer モデルは言語生成と理解タスクにおいて大きな進歩を遂げていますが、常識的な推論と推論機能にはまだ一定の限界があります。このモデルは、複雑な推論、論理的推論、抽象的推論などのタスクを処理する場合、パフォーマンスが低下する可能性があり、さらなる研究と改善が必要です。

これらの制限にもかかわらず、Transformer モデルは現在利用可能な最も成功した高度な自然言語処理モデルの 1 つであり、多くの NLP タスクに強力なソリューションを提供します。今後の研究開発の取り組みは、これらの制限を克服し、自然言語処理の分野をさらに進歩させることに役立つでしょう。