Transformerモデルにおいて、エンコーディングプロセスが複雑でデコーディングプロセスが比較的シンプルに見える理由について解説します。
1. 処理の対象と範囲の違い
- エンコーディング: エンコーダーは入力全体を一度に処理します。これは、入力シーケンス内のすべてのトークン間の関係性を捉えるために、多層の自己注意機構（Self-Attention）を用いて広範な情報を統合する必要があるため、計算量が多く複雑になります。
- デコーディング: デコーダーは生成するトークンを一つずつ順次予測します。各ステップでは、既に生成されたトークンの情報に基づいて次のトークンを予測します。このプロセスで生成されるトークンの具体例としては、言語生成モデルが「The cat is on the」までのトークンを受け取った場合、次に「mat」というトークンを生成することが挙げられます。学習時に得られた知識を基に、次に適切な単語を予測し生成するため、処理範囲が限定されており、エンコーディングに比べて一度に扱う情報量が少なくなります。
2. 計算の並列性と逐次性
- エンコーディング: エンコーダーは入力全体に対して並列に処理を行うため、計算リソースを多く必要とします。特に長い入力シーケンスでは、自己注意機構による計算が非常に重くなります。
- デコーディング: デコーダーは逐次的にトークンを生成するため、各ステップでの計算は比較的シンプルであり、並列処理の必要性がエンコーディングほど高くありません。これにより、各生成ステップの計算負荷が軽減されます。
3. モデルの最適化と用途の違い
- エンコーディング: エンコーダーは入力データの深い理解と特徴抽出を目的としており、高度な情報統合が求められます。これには複雑な計算と多層の処理が必要です。
- デコーディング: デコーダーは主に次のトークンを予測するタスクに特化しており、生成の効率性が重視されます。したがって、生成プロセス自体はシンプルに設計されていることが多いです。
4. メモリと計算資源の管理
- エンコーディング: 全入力を一度に処理するため、大量のメモリと計算資源を消費します。特に長文や複雑な入力の場合、この負荷はさらに増大します。
- デコーディング: 逐次的な生成により、一度に処理するデータ量が少なくて済むため、メモリや計算資源の管理が比較的容易です。
これらの理由から、Transformerモデルにおけるエンコーディングプロセスは複雑で計算負荷が高い一方、デコーディングプロセスはシンプルで効率的に見えるのです。ただし、両者ともに高度な計算を要するため、「シンプル」と言っても実際には多くの工夫と最適化が施されています。
