Ashish Vaswani et al. (2017) “Attention Is All You Need” NeurIPS 2017 より引用し,一部改変
AIや機械学習の分野で大きな注目を集めている「Transformer」。
その内部構造は複雑で難しそうに思えるかもしれませんが、基本の要素を理解すればイメージが掴めます。
この記事では、Transformerの主要な要素であるPositional Embedding、Self-Attention、Transformer Block、Softmax、Encoder、Decoder、Layer Normalizationについて、初心者にもわかりやすく丁寧に説明します。
これを読めば、Transformerの仕組みをしっかり理解できるようになります。
Positional Embedding（位置埋め込み）
Transformerは、入力データの順序情報を理解するために「Positional Embedding」を使用します。
Self-Attention（自己注意機構）は順序情報を意識するのが苦手です。
例えば、「猫が庭にいる」と「庭に猫がいる」は同じ意味ですが、順序が異なります。
Positional Embeddingは、各単語に位置を示すベクトルを追加することで、モデルが順序を正しく理解できるようにします。
具体的には、各単語の位置情報を数値として加える方法です。
固定されたPositional Embedding（例：三角関数を用いたもの）や学習可能なPositional Embeddingがあります。
固定されたPositional Embeddingとは、パラメータが固定されていて学習中に変化しない埋め込みを指します。
Transformerの構造：Positional Embeddingの役割と具体例 | デイリーライフAI (daily-life-ai.com)
Transformer Block（トランスフォーマーブロック）
Transformer Blockは、Transformerモデルの基本的な構成要素です。
具体的には、以下の2つのサブレイヤーで成り立っています。
- Self-Attention Layer（自己注意層）：この層では、入力データの各要素が他の要素とどれだけ関連しているかを計算します。例えば、文中の「猫」と「庭」の関連性を見つけることができます。これにより、重要な情報を強調します。
- Feed-Forward Layer（フィードフォワード層）：自己注意層の出力をさらに処理し、次のステップに進める準備をします。この層では、各要素の情報を統合して、より意味のある表現に変換します。
これらのサブレイヤーの間には、残差接続（Residual Connection）と層正規化（Layer Normalization）があり、モデルの学習を安定させます。
Transformer Blockは、これらの層を複数回繰り返すことで、データをより深く理解します。
Softmax（ソフトマックス）
Softmaxは、Transformerの出力を確率に変換するための関数です。
例えば、ある単語が次に来る確率を計算するときに使われます。
Softmax関数は、入力された数値を0から1の範囲の確率に変換し、その合計が1になるようにします。
これにより、各選択肢の重要度を相対的に評価することができます。
注意機構で使用されるSoftmaxは、注意重みを計算する際に用いられます。
初心者向けSoftmax関数の解説：基本概念と医療応用例 | デイリーライフAI (daily-life-ai.com)
Encoder（エンコーダ）
Encoderは、入力データを処理して中間表現に変換する部分です。
具体的には、入力された文章や単語を埋め込みベクトルに変換し、そのベクトルを複数のTransformer Blockで処理します。
エンコーダの各層は、自己注意層とフィードフォワード層を含みます。
エンコーダの最終出力は、入力データの文脈情報を豊富に含んでおり、次のステップであるデコーダに渡されます。
Decoder（デコーダ）
Decoderは、エンコーダの出力を基に、最終的な出力を生成する部分です。
例えば、機械翻訳の場合、入力された英語の文を日本語に翻訳します。
デコーダは、エンコーダの出力とデコーダの現在の層の出力を結びつけ、次の単語やフレーズを生成します。
デコーダの各層は、自己注意層（Masked Multi-Head Attentionを含む）、エンコーダ-デコーダ注意層、フィードフォワード層で構成されています。
これにより、元の文の文脈を保ちながら、ターゲット言語や形式に変換することができます
Layer Normalization（層正規化）
Layer Normalizationは、各層の出力を一定の範囲に収めるための技術です。
これにより、モデルの学習が安定し、効率的になります。
具体的には、各層の出力を平均0、分散1に正規化し、データのスケールを揃えます。
これは、各サブレイヤーの後に適用され、学習中の数値の急激な変動を抑え、モデルの性能を向上させます。
まとめ
Transformerの構造は一見複雑に見えますが、各要素の役割を理解することでその仕組みが見えてきます。
Positional Embeddingで順序情報を追加し、Self-AttentionとTransformer Blockでデータを処理し、Softmaxで出力を確率に変換します。
EncoderとDecoderが協力して入力データを理解し、ターゲット出力を生成します。
最後に、Layer Normalizationでモデルの学習を安定させます。
これらの要素をしっかり押さえておけば、Transformerの基本を理解するのに役立つでしょう。
（Reference）
Ashish Vaswani et al. (2017) “Attention Is All You Need” NeurIPS 2017
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