Transformerアーキテクチャの基礎

Transformerアーキテクチャの基礎

2017年、「Attention Is All You Need」という論文がAIの歴史の流れを変えました。Transformerアーキテクチャを導入し、GPT、Claude、Llama、Geminiなど、事実上すべての現代の言語モデルの基盤となりました。Transformer以前は、AIはテキストのコンテキストや関係性を理解するのに苦労していました。Transformer以後、すべてが変わりました。

Transformerの重要な革新は注意機構です。「猫は疲れていたのでマットの上に座った」という文を読むとします。「疲れていた」のは誰でしょうか？猫です。人間は即座にわかりますが、コンピューターにとってこれは非常に難しい問題でした。注意機構により、モデルは文中の他のすべての単語を見て、特定の単語を理解するためにどの単語が関連しているかを判断できます。

RNNやLSTMなどの以前のアーキテクチャは、テキストを順番に一語ずつ処理していました。これは遅く、長い文の前半で言及されたことを記憶するのが困難でした。Transformerはすべての単語を並行して同時に処理します。そのため、トレーニングがはるかに速く、テキスト内の長距離の関係を捉えるのがはるかに得意です。

Transformerはエンコーダーとデコーダーの2つの主要部分で構成されています。エンコーダーは入力テキストを読み、その意味の豊かな表現を作成します。デコーダーはその表現を使用して出力テキストを一語ずつ生成します。BERTのように両方の部分を使用するモデルもあれば、GPTのようにデコーダーのみを使用するモデルもあります。デコーダーのみのアプローチは、ほとんどの現代のチャットボットを動かしています。

Transformerは位置エンコーディングの概念も導入しました。すべての単語を同時に処理するため、単語の順序を知る方法が必要です。位置エンコーディングは、シーケンス内の各単語の位置に関する情報を追加し、モデルが「猫」が「マット」の前に来ることを認識できるようにします。このシンプルながら賢いトリックと注意機構の組み合わせが、Transformerを如此強力にしています。