トランスフォーマーの基本
トランスフォーマーは自己注意のメカニズムを採用し、入力データの各部分の重要性を差分重み付けする深層学習モデルです。主に自然言語処理(NLP)[1]およびコンピュータビジョン(CV)の分野で使用されています。[2]
リカレントニューラルネットワーク(RNN)と同様に、トランスフォーマーは自然言語などの連続入力データを処理するために設計されており、翻訳やテキスト要約などのタスクに応用されます。しかしRNNとは異なり、トランスは入力全体を一度に処理します。注意機構は入力シーケンス内の任意の位置に文脈を提供します。例えば、入力データが自然言語の文であれば、トランスフォーマーは一度に一語ずつ処理する必要はありません。これによりRNNよりも並列化が可能となり、訓練時間を短縮できます。[1]
トランスフォーマーは2017年にGoogle Brainのチームによって導入され[1]、NLP問題においてますます選ばれるモデルとなりつつあり、長期短期記憶(LSTM)などのRNNモデルに取って代わっています。追加のトレーニング並列化により、より大きなデータセットでのトレーニングが可能になります。これにより、BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)やGPT(Generative Pre-trained Transformer)などの事前学習システムが開発されました。これらはWikipediaコーパスやCommon Crawlのような大規模な言語データセットで訓練され、特定のタスクに最適化可能です。[4][5]
リカレントニューラルネットワーク(RNN)と同様に、トランスフォーマーは自然言語などの連続入力データを処理するために設計されており、翻訳やテキスト要約などのタスクに応用されます。しかしRNNとは異なり、トランスは入力全体を一度に処理します。注意機構は入力シーケンス内の任意の位置に文脈を提供します。例えば、入力データが自然言語の文であれば、トランスフォーマーは一度に一語ずつ処理する必要はありません。これによりRNNよりも並列化が可能となり、訓練時間を短縮できます。[1]
トランスフォーマーは2017年にGoogle Brainのチームによって導入され[1]、NLP問題においてますます選ばれるモデルとなりつつあり、長期短期記憶(LSTM)などのRNNモデルに取って代わっています。追加のトレーニング並列化により、より大きなデータセットでのトレーニングが可能になります。これにより、BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)やGPT(Generative Pre-trained Transformer)などの事前学習システムが開発されました。これらはWikipediaコーパスやCommon Crawlのような大規模な言語データセットで訓練され、特定のタスクに最適化可能です。[4][5]
