Transformerは、2017年にGoogle Researchによって提案されたニューラルネットワークアーキテクチャです。従来のRNN(Recurrent Neural Network)と比較して、以下の特徴を持ち、自然言語処理 (NLP) の分野で大きな進歩をもたらしました。
1. 並列処理による高速化:
Transformerは、Attention機構と呼ばれる仕組みを用いることで、入力シーケンス全体を一度に処理することができます。そのため、RNNのように逐次処理を行う必要がなく、大幅な高速化を実現できます。
2. 長距離依存関係の学習:
Attention機構は、入力シーケンス内の任意の単語間の関係性を直接計算することができます。そのため、RNNでは難しかった長距離依存関係の学習も容易になります。
3. 高い汎用性:
Transformerは、翻訳、要約、質問応答など、様々なNLPタスクに適用することができます。
Transformerの構成:
Transformerは、エンコーダとデコーダと呼ばれる2つの主要な部分から構成されます。
エンコーダ:
エンコーダは、入力シーケンスを処理し、その意味を抽象的な表現に変換します。具体的には、以下の処理を行います。
- 入力シーケンスを単語に分割し、それぞれの単語をベクトルに変換します。
- 各単語のベクトルに、その単語の位置情報などを加えます。
- Self-Attentionと呼ばれる機構を用いて、各単語のベクトル間の関係性を計算します。
- Feed-Forwardと呼ばれる機構を用いて、各単語のベクトルを更新します。
これらの処理を繰り返すことで、エンコーダは入力シーケンス全体の意味を捉えた抽象的な表現を生成します。
デコーダ:
デコーダは、エンコーダによって生成された抽象的な表現を、具体的な出力に変換します。具体的には、以下の処理を行います。
- エンコーダが出力した抽象的な表現を入力として受け取ります。
- Attentionと呼ばれる機構を用いて、入力と過去の出力との関係性を計算します。
- Feed-Forwardと呼ばれる機構を用いて、入力と過去の出力に基づいて次の単語を生成します。
- 生成した単語をアウトプットとして出力します。
- 2から4を繰り返すことで、文全体を生成します。
Transformerの応用例:
Transformerは、以下のNLPタスクで広く用いられています。
- 翻訳: 入力文の意味を抽象的な表現に変換し、それを元にデコーダで出力言語に翻訳します。
- 要約: 入力文の意味を抽象的な表現に変換し、それを元にデコーダで重要な部分のみを抽出します。
- 質問応答: 入力文の意味を抽象的な表現に変換し、それを元にデコーダで質問に対する回答を生成します。
- テキスト生成: 詩、コード、台本、音楽作品、メール、手紙など、様々な形式のテキストを生成することができます。
Transformerについてもっと詳しく知りたい場合は、以下の情報をご覧ください。
- Transformerの論文: Attention Is All You Need: https://arxiv.org/abs/1706.03762
- Transformerのコード例: Transformers with TensorFlow: https://www.tensorflow.org/tutorials/text/transformer
その他
Transformerは、自然言語処理だけでなく、画像認識や音声認識など、様々な分野で研究されています。今後も、Transformerの応用範囲はますます広がっていくと考えられます。