Transformerとは？―AIの進化を支える仕組み

前回の記事では、RNN（リカレントニューラルネットワーク）の仕組みを紹介しましたが、今回はRNNに代わって自然言語処理の主流となったTransformerを取り上げます。この記事では、Transformerの基本構造や特徴に加え、BERTやその派生モデルについても紹介していきます。

Transformerとは？

2017年にGoogleが発表した「Attention Is All You Need」という論文で提案された「Transformer」は、文章や画像といったデータを効率的に処理し、高度な理解や生成を可能にするAIモデルです。それまで主流だったRNNやCNN（畳み込みニューラルネットワーク）と違い、「自己注意機構（Self-Attention Mechanism）」という仕組みを使って、文章全体の中で特定の単語が他の単語とどう関係しているのかを判断し、文脈を理解します。これにより、特定の単語の前後だけでなく、文章全体を見渡して重要な情報を抽出できるようになりました。

また、RNNは一つ一つの単語を順番に処理するため、長文になるほど処理が遅くなるという課題がありましたが、Transformerは並列処理が可能なため、長い文章でも高速に処理できます。

Transformerの構造は、エンコーダーとデコーダーという2つの部分から成り立っています。エンコーダーは入力された文章を特徴ベクトルに変換し、デコーダーはその特徴ベクトルを元に新たな文章を生成します。この構造により、文章の理解と生成を効率的に行えるのがTransformerの大きな特徴です。

自己注意機構（Self-Attention Mechanism）とは？

Transformerの中心的な技術である自己注意機構は、文章全体の中で「どの単語がどの単語と関連しているか」を評価する仕組みです。たとえば、「私は昨日、本を読みました。その本はとても面白かったです。」という文章では、2つ目の「本」という単語が、1つ目の「本」と関連していることをモデルが理解する必要があります。これを可能にするのが自己注意機構です。

自己注意機構の仕組み

自己注意機構では、各単語に対して「クエリ（Query）」「キー（Key）」「バリュー（Value）」という3種類のベクトルを生成します。

• クエリ（Query）：参照する単語からの「質問」に相当する情報

• キー（Key）：各単語の「特徴」を示す情報

• バリュー（Value）：各単語に紐づく「実際の情報」

モデルはクエリとキーの内積を計算し、その結果に基づいて、各単語がどれだけ重要かをスコア化します。このスコアを使ってバリューを重み付けし、最終的に文章全体の情報を統合します。つまり、自己注意機構は「どの単語が重要で、どれだけ文脈に影響を与えるか」を数値で判断し、必要な情報にフォーカスできるようにする仕組みです。

自己注意機構のメリット

自己注意機構は、文脈を広く見渡して情報を処理できるため、長文や複雑な文章に強いというメリットがあります。また、並列処理が可能なため、従来のRNNと比較して圧倒的な高速処理を実現しています。この技術により、文脈理解や文章生成の精度が大幅に向上しました。

BERTとその派生モデル

Transformerを活用した代表的なモデルとして「BERT」があります。BERTは「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」の略で、文章を理解することに特化しています。BERTの大きな特徴は、単語の前後の文脈を同時に参照して文章全体を理解する点です。このため、質問応答や文章の分類、長文の要約など、文章理解を必要とするタスクで多く使用されています。BERTはエンコーダー部分のみを使用し、双方向から文脈を捉えることで高度な意味理解を実現しています。

BERTが登場した後、多くの改良モデルが生まれました。その中でも特に有名なのが「RoBERTa」と「ALBERT」です。

RoBERTa（Robustly optimized BERT approach）

RoBERTaは「BERTをもっと効率的に学習させたら性能が向上するのか？」を追求して開発されたモデルです。BERTよりも大規模なデータを使い、バッチサイズや学習方法を最適化することで、精度が飛躍的に向上しました。また、マスクされた単語の位置を動的に変更して学習することで、多様なパターンを学習できるようになり、質問応答や文章分類タスクで高い精度を記録しています。

ALBERT（A Lite BERT）

ALBERTはBERTの軽量化を目的として開発されたモデルです。層ごとに異なる重みを共有することでモデルサイズを小さくし、単語ベクトルのサイズを縮小することで計算コストを削減しました。その結果、モデルのサイズはコンパクトになりつつも、BERTと同等、あるいはそれ以上の性能を発揮します。特に、リソースが限られた環境での使用に適している点が特徴です。

Transformerがもたらした変化

Transformerの登場により、自然言語処理の世界は大きな変革を遂げました。これまで難しかった長文の処理や複雑な文脈の理解が可能になり、文章生成AIや画像生成AIといった幅広い分野に応用されています。現在、多くの生成AIはTransformerを基盤にしており、AI技術の中核を担う存在です。

まとめ

Transformerは、文章やデータを効率的に処理するための画期的なモデルです。自己注意機構を活用することで文脈理解や情報処理を効率化し、従来のRNNに比べて高速かつ高精度な処理を可能にしました。BERTは文章理解に特化し、検索エンジンや質問応答システムなどで活用されています。また、RoBERTaやALBERTといった派生モデルは、それぞれ異なる目的で性能を向上させています。