NSPとは
NSPは、ニューラルネットワークモデルにおいて、二つの文が連続した文脈を持つかどうかを予測するために用いられる事前学習タスクの一つであり、特に自然言語理解（NLU）モデルの文脈推論能力を高める役割を担うものです。
NSPの概要とBERTにおける役割
NSP（Next Sentence Prediction、次の文予測）は、Googleが開発した画期的な事前学習モデルBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）の訓練時に導入された、重要なタスクです。
BERTのような大規模言語モデル（LLM）は、まず大量のテキストデータを用いて、様々な言語的知識を習得する事前学習を行います。NSPは、この事前学習の一部として、モデルに文間の関係性、つまり談話（Discourse）レベルの理解力を持たせるために設計されました。
従来の言語モデル（例：GPTの初期バージョン）は、文脈を単語レベルで捉える能力には優れていましたが、複数の文からなるまとまりの中で、文同士が意味的、論理的にどう繋がっているかを判断する能力が不足していました。NSPは、この課題を克服することを目的としています。
主な目的は、モデルに文脈的な一貫性を理解させ、複数の文にまたがる質問応答や文書分類といったタスクの性能を向上させることです。
NSPの動作原理と訓練方法
NSPの訓練データは、大規模な文書コーパス（書籍やWikipediaなど）から抽出された文のペア（文Aと文B）で構成され、モデルはそれらのペアが真の文脈的つながりを持つかどうかを分類します。
1. 訓練データの作成
訓練データセットは、以下の2種類の文のペアを等しい割合（50%ずつ）で作成します。
- IsNextSentence（真の連続）: 文Aとして元の文書から抽出された文の直後に続く文を文Bとします。モデルには「文Bは文Aの次に続く文である」というラベル（True）が与えられます。
- NotNextSentence（ランダムな文）: 文Aは元の文書から抽出しますが、文Bは他の文書から完全にランダムに抽出します。モデルには「文Bは文Aの次に続かない」というラベル（False）が与えられます。
2. モデルへの入力形式
BERTモデルへの入力は、特殊なトークンを使用して文の区切りを示します。
[CLS] 文A [SEP] 文B [SEP]
- [CLS]（Classification Token）: 常にシーケンスの先頭に位置し、このトークンに対応する最終的な隠れ状態ベクトルが、NSPタスクの二値分類（Yes/No）に使用されます。
- [SEP]（Separator Token）: 文Aと文Bを区切るために使用されます。
3. NSPの損失関数
モデルは、[CLS]トークンの出力ベクトルを使用して、文Aと文Bの関係性についての予測を行い、その予測値と正解ラベル（True/False）との間の誤差を最小化するように学習します。
NSPの評価と進化
NSPは、BERTの事前学習を成功させる上で重要な役割を果たしましたが、その後の研究により、NSPタスクが持ついくつかの限界が指摘されました。
1. 独立したタスクとしての限界
後のモデル（例：RoBERTa）で行われた実験では、NSPタスクを事前学習から完全に削除するか、あるいはより簡略化された文脈一貫性タスクに置き換えても、特定のダウンストリームタスク（下流のタスク）の性能が低下しないことが示されました。これは、MLM（Masked Language Model、穴埋めタスク）だけでも、文脈的な一貫性に関する多くの情報を間接的に学習できるためと考えられています。
2. 派生モデルにおける採用
NSPは、BERTで導入されて以降、多くの派生モデル（例：XLNet、Electraなど）では採用が見送られたり、改良されたりしています。
しかし、文間の関係性の理解に特化する必要があるタスク（例：文書の要約、長文の質問応答）においては、NSPが提供する長距離の論理的・意味的な接続に関する学習は、依然として価値のある要素であると認識されています。
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