Transformer

自然言語処理（NLP）などの分野で使われるニューラルネットワーク（NN）の種類の一つである「Transformer」についての説明です。

Transformerとは？

ChatGPTなどのモデルは、Transformerをベースにしています。

Transformerは、自然言語処理（NLP）タスクにおいて高い性能を発揮するニューラルネットワーク（NN）の一種です。

Transformerは、Googleが2017年に発表した論文「Attention Is All You Need」で初めて紹介され、以来、多くのNLPタスクで使用されています。

Transformerのメカニズム

Transformerは、従来のリカレントニューラルネットワーク（RNN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは異なり、Self-Attentionメカニズムを中心に構築されています。

Self-Attentionは、各入力単語の重要性を自動的に学習することができるメカニズムであり、文脈を捉えることができます。

また、Self-Attentionを使用することにより、並列計算が可能であり、処理速度が向上するというメリットがあります。

Transformerの構成

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、入力文を単語ベクトルに変換し、Self-Attentionメカニズムを使用して文脈を考慮した特徴ベクトルを生成します。

デコーダーは、エンコーダーから受け取った特徴ベクトルを元に、次の単語を予測するための出力を生成します。

Transformerは、機械翻訳や文章生成などのNLPタスクにおいて、従来のモデルよりも高い精度を発揮しています。

また、最近では、画像処理の分野でも応用されるようになっています。

リカレントニューラルネットワーク（RNN）とは？

「Transformerとは何か？」を理解しやすくするために、従来のRNNと比較してみます。

従来はリカレントニューラルネットワーク（RNN）という、時系列データを扱うために、過去の情報を記憶しながら順番に処理するニューラルネットワーク（NN）がありました。

しかし、RNNは長い時系列データに対しては、計算コストが高くなったり、勾配消失や勾配爆発という問題が起こりました。

これらの問題がTransformerによって解決されました。👇

Transformerは、莫大なデータ量と計算量で巨大なモデルを学習し、NLPモデルの精度を凄まじい勢いで改善しています。