トランスフォーマーにおけるエンベディングとコンテクストの関係

トランスフォーマーアーキテクチャは、大規模言語モデル(LLM)の基盤として広く用いられており、その中心には「エンベディング」と「コンテクスト」の概念があります。以下に、エンベディングとコンテクストの関係を図式化し、それを基にプロセスを説明します。


図1: トランスフォーマーの基本プロセス

入力テキスト
     |
     V
トークン化
     |
     V
トークンエンベディング + ポジショナルエンベディング
     |
     V
入力エンベディング
     |
     V
トランスフォーマー層(自己注意機構、フィードフォワードネットワーク)
     |
     V
コンテクストベクトル

1. トークン化とエンベディングの結合

1.1 トークン化

  • 入力となるテキストは、まずトークン化(単語やサブワード単位)されます。

1.2 トークンエンベディング

  • 各トークンは、固定次元のベクトル(トークンエンベディング)に変換されます。これにより、トークンの意味的特徴が数値的に表現されます。

1.3 ポジショナルエンベディング

  • トランスフォーマーは並列処理を行うため、トークンの順序情報を認識できるように、位置情報を示すベクトル(ポジショナルエンベディング)を各トークンエンベディングに加算します。

1.4 入力エンベディングの生成

  • 等式1:
    \[
    \text{入力エンベディング} = \text{トークンエンベディング} + \text{ポジショナルエンベディング}
    \]
  • トークンエンベディングとポジショナルエンベディングの加算により、各トークンはその意味と位置情報を統合した表現(入力エンベディング)を持つことになります。

2. トランスフォーマー層によるコンテクストベクトルの生成

2.1 トランスフォーマー層の構成

  • 自己注意機構(Self-Attention): 各トークンが他のトークンとの関連性を計算し、情報を集約します。
  • マルチヘッドアテンション(Multi-Head Attention): 複数の注意ヘッドを並列に使用し、異なる視点から情報を処理します。
  • フィードフォワードネットワーク(Feed-Forward Network): 非線形変換を適用し、表現をさらに豊かにします。

2.2 コンテクストベクトルの生成

  • 等式2:
    \[
    \text{コンテクストベクトル} = \text{Transformer Layers}(\text{入力エンベディング})
    \]
  • トランスフォーマー層を通じて、入力エンベディングは自己注意機構やフィードフォワードネットワークにより変換され、文脈情報を反映したコンテクストベクトルが生成されます。

3. 等式の検証

ユーザーが提案した等式:
\[
\text{トークンエンベディングベクトル} + \text{ポジショナルエンベディングベクトル} = \text{コンテクストベクトル}
\]

検証結果:

この等式は正確ではありません。正確なプロセスは以下の通りです:

  1. トークンエンベディングとポジショナルエンベディングの加算
    \[
    \text{入力エンベディング} = \text{トークンエンベディング} + \text{ポジショナルエンベディング}
    \]
  • ここで生成されるのは入力エンベディングであり、直接的にコンテクストベクトルにはなりません。
  1. トランスフォーマー層を通じた変換
    \[
    \text{コンテクストベクトル} = \text{Transformer Layers}(\text{入力エンベディング})
    \]
  • 入力エンベディングがトランスフォーマー層を経て複雑な変換を受け、文脈情報を含むコンテクストベクトルが生成されます。

したがって、正しい等式は以下のようになります:

\[
\text{トークンエンベディング} + \text{ポジショナルエンベディング} = \text{入力エンベディング}
\]

\[
\text{入力エンベディング} \rightarrow{\text{Transformer Layers}} \rightarrow{\text{コンテクストベクトル}}
\]


4. 具体的なプロセスの流れ

以下に、トランスフォーマーにおけるエンベディングからコンテクストベクトルへの変換プロセスを具体的に示します。

  1. 入力テキストのトークン化
  • 例: 「私は昨日、友達と映画を見に行きました。」 → [“私”, “は”, “昨日”, “、”, “友達”, “と”, “映画”, “を”, “見”, “に”, “行きました”, “。”]
  1. トークンエンベディングとポジショナルエンベディングの加算
  • 各トークンに対して、対応するエンベディングベクトルと位置情報ベクトルを加算し、入力エンベディングを生成。
  1. トランスフォーマー層の適用
  • 入力エンベディングを自己注意機構に投入し、各トークンが他のトークンとの関連性を考慮して情報を集約。
  • マルチヘッドアテンションにより、異なる視点から情報を処理。
  • フィードフォワードネットワークを通じて、表現をさらに豊かに変換。
  1. コンテクストベクトルの生成
  • トランスフォーマー層を通過した後、各トークンはその文脈に基づいた新しい表現(コンテクストベクトル)を持つ。

5. まとめ

  • 提案された等式:
    \[
    \text{トークンエンベディング} + \text{ポジショナルエンベディング} = \text{コンテクストベクトル}
    \]
    不正確です。
  • 正しいプロセス:
  1. 加算:
    \[
    \text{トークンエンベディング} + \text{ポジショナルエンベディング} = \text{入力エンベディング}
    \]
  2. トランスフォーマー層を通じた変換:
    \[
    \text{入力エンベディング} \xrightarrow{\text{Transformer Layers}} \text{コンテクストベクトル}
    \]
  • 結論:
    コンテクストベクトルは、単にトークンエンベディングとポジショナルエンベディングの和ではなく、トランスフォーマー層を通じた複雑な変換プロセスの結果として生成されるものです。このプロセスにより、各トークンは文全体の意味や他のトークンとの関係性を反映した豊かな情報を持つことになります。

参考図

図1: トランスフォーマーの基本プロセス

入力テキスト
     |
     V
トークン化
     |
     V
トークンエンベディング + ポジショナルエンベディング
     |
     V
入力エンベディング
     |
     V
トランスフォーマー層(自己注意機構、フィードフォワードネットワーク)
     |
     V
コンテクストベクトル

最後に

トランスフォーマーアーキテクチャの理解は、自然言語処理や機械学習におけるモデルの設計・改善に不可欠です。エンベディングの役割や自己注意機構の仕組みを正確に把握することで、より効果的なモデルの構築や新たなアーキテクチャの開発が可能となります。