Ashish Vaswani et al. (2017) “Attention Is All You Need” NeurIPS 2017 より引用し,一部改変
自然言語処理（NLP）は、私たちが日々使うテクノロジーにおいて重要な役割を果たしています。
この記事では、NLPモデルの基礎であるエンコーダーとデコーダーの役割について解説し、さらに最新のトランスフォーマーモデルにおけるそれらの進化について、初学者にも分かりやすく詳しく見ていきます。
自然言語処理モデルにおけるエンコーダーとデコーダーの役割とは？
自然言語処理（NLP）モデルは、人間の言語をコンピュータで理解し、生成するための技術です。
この技術の基盤となるのが、エンコーダーとデコーダーです。
エンコーダーの基本的な役割と機能
エンコーダーは、入力された単語や文を高次元のベクトル形式の表現（数値のリスト）に変換します。
これにより、コンピュータが言語データを数値として処理しやすくなります。
エンコーダーは、各単語の意味や文脈を考慮し、入力文全体の意味を反映するベクトルを生成します。
具体的には、エンコーダーはアテンション機構を使用して単語間の関係性を学習し、それに基づいて数値を割り当てます。
デコーダーの基本的な役割と機能
デコーダーは、エンコーダーによって生成されたベクトル表現を基に、新しいテキストを生成する役割を持ちます。
例えば、英語から日本語への機械翻訳においては、エンコーダーが英語を理解し、その情報を基にデコーダーが日本語に翻訳します。
デコーダーは逐次生成（自己回帰的生成）を行い、出力シーケンスを一つずつ予測していきます。
エンコーダー・デコーダーモデルの一般的な利用例
エンコーダーとデコーダーの組み合わせは、機械翻訳、要約生成、音声認識など、さまざまな自然言語処理タスクに利用されています。
特に機械翻訳では、エンコーダーが元の言語をベクトルに変換し、そのベクトルをデコーダーが目標言語に変換することで、正確な翻訳が可能になります。
例えば、Google翻訳はこの仕組みを利用しています。
トランスフォーマーモデルのエンコーダーとデコーダーの構造を徹底解説
トランスフォーマーモデルは、2017年に発表された「Attention Is All You Need」という論文で紹介された革新的なNLPモデルです。
このモデルは、エンコーダーとデコーダーの構造を持ちながら、従来のRNN（リカレントニューラルネットワーク）やLSTM（長短期記憶）モデルとは異なるアプローチを取っています。
トランスフォーマーモデルとは？
トランスフォーマーモデルは、自己注意機構（Self-Attention Mechanism）を中心に構築されています。
この機構により、モデルは入力の全体を一度に見ることができ、効率的かつ正確に情報を処理することが可能です。
自己注意機構は、入力された文章の各単語が他のすべての単語とどのように関連しているかを計算します。
このプロセスでは、各単語に対してスコアを計算し、それに基づいて重み付けを行います。
これにより、重要な単語やフレーズが強調され、全体の文脈を考慮した情報処理が可能になります。
エンコーダーの構造と機能
トランスフォーマーモデルのエンコーダーは、複数のレイヤーから構成され、それぞれが自己注意機構とフィードフォワードニューラルネットワーク（FFNN）を含んでいます。
自己注意機構は、入力の各部分が他の部分とどのように関連しているかを計算し、重要な情報を強調します。
例えば、文中の「彼」が誰を指しているのかを理解する際に、他の単語との関連性を考慮します。
各レイヤーには残差接続とレイヤー正規化が含まれており、これにより学習が安定し、より深いネットワーク構造が可能となります。
デコーダーの構造と機能
デコーダーもエンコーダーと同様に複数のレイヤーから構成されていますが、追加でマスキング機構（Masking Mechanism）を持ちます。
この機構により、デコーダーは未来の単語を予測する際に、まだ生成されていない単語を参照しないようにします。
例えば、文を生成する際に、次の単語を予測するために前の単語のみを参照します。
また、エンコーダーからの出力を取り入れるためのエンコーダー・デコーダーアテンション機構も組み込まれています。
エンコーダー・デコーダー間の相互作用
トランスフォーマーモデルでは、エンコーダーが入力テキストを処理し、ベクトル表現として出力します。
この出力は、デコーダーに渡されます。
デコーダーは、エンコーダーの出力を入力として受け取り、それを基に新しいテキストを生成します。
具体的には、デコーダーはエンコーダーの出力を参照しながら、自己注意機構とエンコーダー・デコーダー注意機構を利用して、次に生成する単語を予測します。
“Attention Is All You Need” 論文の革新性とその影響
論文の概要と背景
「Attention Is All You Need」論文は、トランスフォーマーモデルの基盤となる自己注意機構を提案し、従来のシーケンス処理モデルの問題点を解決しました。
この論文は、計算効率の向上と精度の向上をもたらし、NLPの分野に大きな影響を与えました。
注意機構（Attention Mechanism）の重要性
自己注意機構は、入力データの各部分が他のすべての部分とどのように関連しているかを計算します。
これにより、モデルは入力の全体像を一度に把握でき、重要な情報を見逃さずに処理できます。
例えば、長い文章を読むときに、前後の文脈を考慮して重要な情報を理解するのと似ています。
トランスフォーマーモデルの利点
トランスフォーマーモデルは、RNNやLSTMに比べて並列処理が可能であり、計算効率が大幅に向上します。
また、長い文脈を捉える能力が高く、精度の高いテキスト生成が可能です。
例えば、長い文章を要約する際に、重要な情報を見逃さずに要約できます。
自然言語処理への応用例
トランスフォーマーモデルは、機械翻訳、要約生成、質問応答システムなど、多くのNLPタスクに応用されています。
例えば、Google翻訳やBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）など、現在広く使われているNLP技術の多くが、このモデルに基づいています。
これにより、日常的に利用される多くのアプリケーションで、より正確で効率的な自然言語処理が可能となっています。
まとめ
エンコーダーとデコーダーは、自然言語処理モデルの基盤となる重要な要素です。
特に、トランスフォーマーモデルは、「Attention Is All You Need」論文によって革新され、NLPの世界に新たな視点をもたらしました。
このモデルの理解は、今後のNLP技術の発展において非常に重要です。
エンコーダーとデコーダーの役割を理解し、トランスフォーマーモデルの革新性とその影響を学ぶことで、自然言語処理の世界がより身近に感じられることでしょう。
（Reference）Ashish Vaswani et al. (2017) “Attention Is All You Need” NeurIPS 2017
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