はじめに

自然言語処理分野で大きなブレークスルーとなったTransformerについてまとめました。

話題のChatGPTでも使われている技術です。

Transformerとは何か？

Transformerは、自然言語処理や言語モデリングなどのタスクにおいて、驚くほど良い成果を出す深層学習モデルです。

Transformerは、以下のような特徴を持っています。

Transformerは、以下のような応用例があります。

Transformerは、エンコーダーとデコーダーの2つの部分から構成されます。

エンコーダーは、入力されたシーケンスをベクトルに変換するために使用されます。エンコーダーは、以下のような仕組みで構成されています。

デコーダーは、エンコーダーが生成したベクトルをシーケンスに変換するために使用されます。デコーダーは、以下のような仕組みで構成されています。

Transformerの重要な機能の1つであるAttentionは、ある単語に着目して、その単語に関連する他の単語の重要度を計算することで、より長い文脈を把握することができます。Attentionは、以下のような仕組みで計算されます。

Transformerの学習は、通常の深層学習モデルと同様に、誤差逆伝播法による勾配降下法を使用します。しかし、Transformerは、大量のデータを使用することが必要であり、そのためにはGPUを使用することが必要です。

また、Transformerは、学習中にDropoutやBatch Normalizationなどの一般的な正則化手法を使用しないことが特徴的です。代わりに、Layer Normalizationが使用されます。

Transformerは、その高い精度と高速性から、自然言語処理の分野で広く使用されています。しかし、その改良点も見つかっています。

Multi-Head Attention: 単一のAttentionを複数の頭に分割し、それぞれの頭でAttentionを計算することで、より豊富な情報を獲得できます。
Pre-training: 大規模なコーパスを使用して、学習済みのモデルを作成することで、特定のタスクに対して転移学習を行うことができます。
Transformer-XL: シーケンスの長さを考慮した改良版であり、長いシーケンスに対してより優れたパフォーマンスを発揮します。

以上が、Transformerの技術についての簡単な説明でした。より詳細な内容については、論文や書籍を参照することをおすすめします。

“Attention Is All You Need”論文: https://arxiv.org/abs/1706.03762
“Illustrated Transformer”記事: https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
“The Annotated Transformer”記事: https://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html
“BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”論文: https://arxiv.org/abs/1810.04805
“Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context”論文: https://arxiv.org/abs/1901.02860