トランスフォーマーアーキテクチャ入門

このタイトル・見出し・記事はChatGPT Plus(GPT3.5 or 4)が生成した回答を元に作成しています。

1. はじめに

自然言語処理（NLP）は、人間が使う言語をコンピュータが理解し、処理する技術です。トランスフォーマーアーキテクチャは、自然言語処理において画期的なニューラルネットワークで、Googleが2017年に提案しました。ChatGPTのベースとなっているモデルでもあります。これまでの技術とは一線を画すこのアーキテクチャについて、素人でも理解できるようにご紹介します。

2. 自然言語処理の課題

自然言語処理にはいくつかの課題があります。例えば、文脈を理解することや、単語の意味を正確に捉えることが難しいです。また、文章の中での単語の関係性や順序を考慮することも重要です。トランスフォーマーアーキテクチャは、これらの課題に対処するために開発されました。

3. トランスフォーマーの特徴

トランスフォーマーアーキテクチャの大きな特徴は、アテンションメカニズムと呼ばれる技術を用いていることです。アテンションメカニズムは、文章内の重要な部分に焦点を当てることで、文脈を理解しやすくします。これにより、従来の技術よりも高い性能が実現されています。アテンション＝注意ですが、まさにどこに注意を向けるか、という点においてアテンションメカニズム（注意機構）は優れています。

4. トランスフォーマーの構造

トランスフォーマーアーキテクチャは、大きく分けてエンコーダーとデコーダーの2つの部分から構成されています。エンコーダーは、入力された文章をコンピュータが理解しやすい形に変換します。デコーダーは、エンコーダーからの情報を元に、目的のタスクに応じた出力を生成します。ChatGPTだと、ユーザが文章を入力して、回答が出されますが、そのイメージです。

5. エンコーダーの役割

エンコーダーは、文章を読み込み、単語間の関係性を捉える役割を果たします。エンコーダーは複数のレイヤーから構成されており、各レイヤーはセルフアテンションと呼ばれる技術を使って、文章内の単語がどれだけ関連性があるかを計算します。これにより、文脈を考慮した単語の表現が得られます。また、ポジションワイズフィードフォワードネットワークという技術を用いて、単語ごとに独立して適用される全結合層によって、単語の表現を変換します。

6. デコーダーの役割

デコーダーは、エンコーダーから得られた情報をもとに、目的のタスクに応じた出力を生成します。デコーダーも複数のレイヤーから構成されており、各レイヤーにはセルフアテンションとエンコーダー-デコーダーアテンションの2つのアテンションメカニズムが存在します。これにより、エンコーダーからの情報を取り込み、適切な出力を生成することが可能です。

7. 位置情報の付加

文章中の単語の順序は、意味を理解する上で重要です。トランスフォーマーアーキテクチャは、位置エンコーディングという技術を使って、単語の位置情報を付加します。位置エンコーディングは、単語の位置に応じたベクトルを単語の埋め込みベクトルに加算することで、位置情報を保持します。これにより、アテンションメカニズムが単語の順序を考慮することができます。