Transformerとは
Transformer（トランスフォーマー）とは、2017年にGoogleによって発表された、自然言語処理（NLP）における系列変換モデルの革新的なアーキテクチャです。
従来のRNN（Recurrent Neural Network）やLSTM（Long Short-Term Memory）といったリカレント構造に依存せず、Attention機構のみを用いて入力系列と出力系列間の依存関係を捉えることで、長距離の文脈情報を効率的に処理し、機械翻訳をはじめとする様々なNLPタスクにおいて飛躍的な性能向上を実現しました。
Transformer の基本概念
Transformer の核心となるのは、Self-Attention（自己注意機構）と呼ばれるメカニズムです。Self-Attention は、入力系列内の各要素間の関連性を直接計算することで、系列全体における各要素の重要度を動的に捉えます。これにより、離れた位置にある単語間の依存関係も効率的に学習でき、文脈を深く理解することが可能になります。また、Transformer は並列処理に優れており、RNNなどの逐次処理モデルと比較して学習速度を大幅に向上させることができます。
Transformer のアーキテクチャ
Transformer の基本的なアーキテクチャは、エンコーダ（Encoder）とデコーダ（Decoder）から構成されます。
- エンコーダ（Encoder）: 入力系列を受け取り、各要素（通常は単語の埋め込み表現）を高次元の文脈に応じた表現に変換します。複数の同一のエンコーダ層が積み重ねられており、各層はSelf-Attention機構とフィードフォワードニューラルネットワーク（Feed-Forward Neural Network）を含みます。また、層間の接続には残差接続（Residual Connection）と層の正規化（Layer Normalization）が用いられています。
- デコーダ（Decoder）: エンコーダによって生成された文脈表現を入力として受け取り、目的とする出力系列を生成します。複数の同一のデコーダ層が積み重ねられており、各層はSelf-Attention機構、エンコーダの出力に対するAttention機構（Source-Target Attention）、フィードフォワードニューラルネットワークを含みます。エンコーダと同様に、残差接続と層の正規化が用いられています。
Transformer の主要な構成要素
- Self-Attention（自己注意機構）: 入力系列内の各要素が、系列内の他の全ての要素とどの程度関連しているかを計算し、各要素の表現を文脈に応じて重み付けします。これにより、長距離の依存関係を捉えることができます。
- Multi-Head Attention（マルチヘッド注意機構）: 複数の独立したSelf-Attentionを並列に実行し、異なる視点から系列内の関係性を学習することで、モデルの表現力を高めます。
- Positional Encoding（位置エンコーディング）: RNNのような再帰的構造を持たないTransformerは、系列内の要素の順序情報を明示的に与える必要があります。Positional Encodingは、系列内の各要素の位置に応じて一意のベクトルを付加することで、この順序情報をモデルに伝えます。
- 残差接続（Residual Connection）: 各サブ層（Self-Attentionやフィードフォワードネットワーク）の入力をその出力に加算することで、勾配消失問題を緩和し、深いネットワークの学習を容易にします。
- 層の正規化（Layer Normalization）: 各層の出力を正規化することで、学習を安定化させ、収束を速めます。
- Point-wise Feed-Forward Networks（点ごとのフィードフォワードネットワーク）: 各位置の埋め込みベクトルに対して独立に適用される全結合層です。非線形性を導入し、特徴量の変換を行います。
- Encoder-Decoder Attention（エンコーダ-デコーダ注意機構）: デコーダが出力系列を生成する際に、エンコーダの出力（入力系列の文脈表現）のどの部分に注目すべきかを学習します。
Transformer のメリット
- 長距離依存性の学習: Self-Attention機構により、離れた位置にある単語間の依存関係を効率的に学習できます。
- 並列処理: RNNとは異なり、系列の各要素を並列に処理できるため、学習速度が大幅に向上します。
- 高い性能: 機械翻訳をはじめとする様々なNLPタスクにおいて、従来のリカレントモデルを凌駕する高い性能を達成しています。
- 柔軟性: 様々な系列変換タスクに適用可能であり、画像処理や音声処理など、NLP以外の分野でも応用されています。
Transformer の応用例
Transformer は、自然言語処理の多くの分野で基盤となるアーキテクチャとなっています。
- 機械翻訳: Google Translateなどの高性能な翻訳システム
- 文章要約: 長い文章から重要な情報を抽出した要約の生成
- 質問応答: 与えられた質問に対して適切な回答を生成
- テキスト生成: 文脈に沿った自然なテキストの生成
- 感情分析: テキストの感情を分析
- 言語モデリング: 次の単語を予測するモデル（GPTシリーズなど）
- テキスト分類: テキストを特定のカテゴリに分類
Transformer は、Attention機構を核とした革新的な系列変換モデルであり、自然言語処理の分野に 革命をもたらしました。その並列処理の効率性、長距離依存性の学習能力、そして高い性能は、現代のNLP技術の基盤を築き、様々な応用分野で目覚ましい成果を上げています。
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