トランスフォーマーモデル トランスフォーマーモデルとは
トランスフォーマーモデルは、テキストなどのシーケンシャルデータを処理するために設計されたニューラルネットワークアーキテクチャーの一種ですが、その他のタイプのデータにも適用できます。RNNなどの以前のモデルとは異なり、トランスフォーマーはシーケンス全体を同時に処理できるため、処理速度と効率が向上します。生成AIの分野において、トランスフォーマーは、テキスト生成、翻訳、要約などのタスクに革命をもたらしています。
- トランスフォーマーとRNN
- トランスフォーマーモデルの仕組み
- トランスフォーマーモデルの仕組み - パート2
- HPEとのパートナーシップ
トランスフォーマーとRNNの違い
トランスフォーマーとリカレントニューラルネットワーク (RNN) の主な違いは、アーキテクチャー、データ処理のメカニズム、シーケンシャルデータの長距離依存関係の処理の有効性にあります。
1. 順次処理と並列処理
RNN: 入力シーケンスを一度に1つの要素ずつ処理し、前のステップの出力を使用して次のステップに情報を伝達します。これによってRNNは本質的にシーケンシャルになるため、計算を簡単に並列化できません。
トランスフォーマー: セルフアテンションと呼ばれるメカニズムを使用して、シーケンス全体を一度に確認できるようにします。これにより、トランスフォーマーはシーケンスのさまざまな部分を並行して処理することが可能になり、特に長いシーケンスの場合はトレーニング時間が大幅に短縮されます。
2. 長距離依存関係の処理
RNN: 勾配消失/爆発問題に起因する長距離依存関係に苦慮します。シーケンスの前の部分の情報は時間の経過とともに消えてしまう可能性があるため、RNNが長いシーケンスで重要なコンテキストを保持することが難しくなります。
トランスフォーマー: セルフアテンションを使用してシーケンスのすべての単語間の関係を同時に計算するため、長距離依存関係をより効果的にモデル化できます。アテンションメカニズムは、段階的な処理を必要とすることなく距離の離れた単語を直接結び付けます。
3. アーキテクチャー
RNN: アーキテクチャーは再帰的であり、ネットワークには前のタイムステップからの情報を伝える「隠れ状態」を維持するループがあります。LSTM (長期記憶) やGRU (ゲート付き回帰型ユニット) などのバリアントは、従来のRNNの問題を軽減するために開発されましたが、シーケンシャルな性質は残っています。
トランスフォーマー: 再帰構造のない、マルチヘッドセルフアテンションとフィードフォワードニューラルネットワークのレイヤーで構成されます。セルフアテンションメカニズムによってシーケンス内の任意の2つの位置間の直接接続が可能になるため、あるタイムステップから次のタイムステップに隠れ状態が渡されるという概念はありません。
4. トレーニング効率
RNN: RNNはデータを順次処理するため、一般的にトレーニングに時間がかかります。また各タイムステップは前のステップに依存するため、並列化は困難です。
トランスフォーマー: 並列処理機能により、トランスフォーマーは、特にGPUやTPUなどの最新のハードウェアでより効率的にトレーニングできます。大規模なデータセットや長いシーケンスをより高い計算効率で処理することが可能です。
5. メモリと計算の複雑さ
RNN: 一度に1つのタイムステップを処理するため、メモリ要件が低くなります。ただし、そのシーケンシャルな性質により、非常に長いシーケンスを効率的に処理する能力が制限されます。
トランスフォーマー: すべてのトークンペア間のアテンションの重みを保存するため、特にトレーニング中は非常に多くのメモリが必要になります。アテンションメカニズムにより、計算の複雑さはシーケンスの長さの2乗のオーダーで増大します。
6. ユースケース
RNN: これまで、音声認識、言語モデリング、時系列予測などのタスクに使用されていました。LSTMとGRUは、一般的に長いシーケンスの記憶を必要とするタスクに使用されていました。
トランスフォーマー: 自然言語処理 (NLP)、機械翻訳、テキスト生成などの多くのタスクで優勢を占めています。BERT、GPT、T5などのモデルはすべて、幅広いNLPのタスクで新たなパフォーマンスのベンチマークを打ち立ててきたトランスフォーマーアーキテクチャーをベースとしています。
トランスフォーマーとRNNの違い
内容 | RNN (LSTM、GRUを含む) | トランスフォーマー |
|---|---|---|
| 処理方法 | 順次 | 並列 |
| 長いシーケンスの処理 | 長期依存関係に苦慮 | セルフアテンションを使用するため優れている |
| アーキテクチャー | 回帰型、隠れ状態 | マルチヘッドセルフアテンション |
| トレーニング効率 | 時間がかかる、並列化が難しい | 高速、高度な並列化が可能 |
| メモリ効率 | メモリ要件が低い | メモリ使用率が高い |
| 一般的な用途 | 時系列、初期のNLPタスク | NLP、翻訳、テキスト生成など |
トランスフォーマーのコンポーネントの概要:
コンポーネント | 説明 |
|---|---|
| 入力埋め込み | トークンを固定サイズのベクトルに変換します。 |
| 位置エンコーディング | シーケンス内のトークンの位置に関する情報を追加します。 |
| セルフアテンション | 依存関係をキャプチャーするためにすべてのトークン間のアテンションスコアを計算します。 |
| マルチヘッドアテンション | 複数のアテンションヘッドを使用してさまざまな関係をキャプチャーします。 |
| フィードフォワードニューラルネットワーク | トークン表現に非線形変換を適用します。 |
| 残差接続 | トレーニングの安定化をサポートして勾配流を改善します。 |
| エンコーダー | 入力シーケンスを処理してコンテキスト表現を生成します。 |
さまざまなタイプのトランスフォーマー:
トランスフォーマーにはどのようなタイプがあるのでしょうか。
以下に示すトランスフォーマーモデルは、顧客サービス、コンテンツ生成、翻訳、仮想アシスタント、レコメンデーションシステムなど、さまざまな業界の商用アプリケーションに広く導入されています。
モデルタイプ | 注目モデル | 主な特徴 | アプリケーション |
|---|---|---|---|
| エンコーダーベース | BERT、RoBERTa、XLNet、ELECTRA | テキストの理解に重点を置いている (分類、NERなど) | テキスト理解を必要とするNLPタスク |
| デコーダーベース | GPT (1、2、3、4)、CTRL、OPT | 生成タスク (テキスト生成、対話) に最適化 | テキスト生成、対話型AI |
| エンコーダーデコーダー | T5、BART、mT5、Pegasus | 理解と生成 (機械翻訳、要約) を組み合わせる | 要約、翻訳、質問応答 |
| マルチモーダル | CLIP、DALL-E、FLAVA | 複数のデータタイプ (テキスト + 画像) を処理 | 画像生成、ビジュアルテキストタスク |
