【8分で分かる】ChatGPTなどのベースとなっているTransformerとは!?
Summary
TLDRこの動画スクリプトは、AIデジタル時代において必要な強力な人材の育成について述べています。特に、最近の生成系AIの進化の基盤となっているトランスフォーマーについて解説しています。トランスフォーマーは、2017年に発表されたディープラーニングのモデルで、従来のリカレントニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークとは異なり、アテンション層のみを使用することで精度を大幅に向上させたという革命的な手法です。このトランスフォーマーの登場により、GoogleのBERTやオープン映画のGPTシリーズなど、多くのAI技術が進化し、自然言語処理における新たな可能性が開かれました。
Takeaways
- 🌟 AIデジタル時代の人材育成が重要
- 📰 寂しと、いうメディアやスタビジャアカデミーがAIデータサイエンスの発信在做
- 🔍 トランスフォーマーがAI進化のキーワード
- 📈 トランスフォーマーは2017年の論文「アテンションイズオールユニード」で提唱されたモデル
- 🚀 従来のRNNやCNNを超えた精度
- 🔧 トランスフォーマーはアテンション層のみで構成
- 🔗 GoogleのバートやGPTシリーズがトランスフォーマーの応用例
- 📝 トランスフォーマーの構成はエンコーダーとデコーダーから成り立っている
- 📌 ポジショナルエンコーディングは単語の相対関係を理解する
- 🧠 マルチヘッドアテンション層で複数の単語に注目
- 🛠️ トランスフォーマーを学ぶためのPythonライブラリーやAPIが存在
Q & A
AIデジタル時代の道標とは何ですか?
-AIデジタル時代の道標は、AIデジタル時代を生き抜くために必要な強い人材を育成することを目的としたサービスです。
寂しと、いうメディアやスタビジャアカデミーとは何ですか?
-寂しと、いうメディアやスタビジャアカデミーは、AIデータサイエンスに関する情報や知識を発信するプラットフォームです。
トランスフォーマーとは何ですか?
-トランスフォーマーは、2017年に発表されたディープラーニングのモデルで、アテンション層を用いて従来のリカレント層や畳み込み層を使わずに高精度の結果を得ることができます。
アテンションイズオールユニードという論文はどのような内容を提唱していますか?
-アテンションイズオールユニードは、アテンション層だけで十分であることを提唱し、従来のリカレント層や畳み込み層を排除することで精度を向上させる論文です。
Googleが発表したバートやGPTシリーズはトランスフォーマーの何と関係していますか?
-Googleが発表したバートやGPTシリーズは、トランスフォーマーの手法を基盤として構築されたもので、最近のAI進化のきっかけとなっています。
リカレントニューラルネットワークとトランスフォーマーの違いは何ですか?
-リカレントニューラルネットワークは時系列的なデータ処理に長け、長文を扱うと精度が下がるという課題があります。一方、トランスフォーマーはアテンション層を用いてこれらの課題を克服し、高精度の処理を実現しています。
アテンション層の役割は何ですか?
-アテンション層は、文脈から重要な単語に重み付けをして、それをもとに次のような処理を行うことで、より正確な結果を得る役割を持っています。
マルチヘッドアテンション層とは何ですか?
-マルチヘッドアテンション層は、同時に複数のアテンション層の機能を持つもので、複数の単語に注目して学習することが可能です。
ポジショナルエンコーディングの目的は何ですか?
-ポジショナルエンコーディングは、単語の相対関係や位置関係をモデルに認識させるための処理です。
マスクアテンション層の機能は何ですか?
-マスクアテンション層は、特定の単語をマスクして隠し、その単語が何であるかを予測するようにモデルを学習させ、文脈の理解を深める役割を持っています。
Pythonのライブラリーを使用してトランスフォーマーを実装することはできますか?
-はい、Pythonのライブラリーを使用してトランスフォーマーを実装することができます。また、公開されているAPIを使ってサービスに組み込むことも可能です。
AI技術を学ぶためのコースやサービスを求める場合、どのようなプラットフォームを利用できますか?
-AI技術を学ぶためのコースやサービスは、例えばスターかのオンラインプラットフォームで提供されています。Googleで検索して、様々な学習資料を確認することができます。
Outlines
🤖 AI時代とトランスフォーマーの紹介
この段落では、AIデジタル時代において重要な役割を果たしているトランスフォーマーについて説明しています。トランスフォーマーは、2017年に発表されたディープラーニングのモデルで、従来のリカレントニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークとは異なり、アテンション層だけを使用することで高精度の結果を得ることができます。 また、この技術はGoogleのバートやGPTシリーズに影響を与えており、自然言語処理においての進化のきっかけとなっています。アテンション層は、文章中的重要単語に重みを付けて処理することで、より正確な文脈解析が可能にし、長文での処理における課題を解決しています。
📊 トランスフォーマーの構造と応用
この段落では、トランスフォーマーの構造とその応用方法について詳しく説明しています。トランスフォーマーはエンコーダーとデコーダーから構成され、エンコーダーで入力されたデータをベクトル形式に変換し、デコーダーでそれをアウトプットに変換します。また、ポジショナルエンコーディングを用いて単語の相対関係を理解し、マルチヘッドアテンション層で複数の単語に注目することで、より複雑な学習が可能になります。 さらに、マスクアテンション層を使用して特定の単語を隠して復習し、入力された文章の重み付けベクトルから隠された単語が何であるかを予測するように学習しています。これらの技術を利用することで、翻訳や言語生成などのタスクにおいて高い精度を達成することが可能となっています。また、Pythonのライブラリや公開APIを用いてこれらの技術を実装・利用する方法も紹介されています。
Mindmap
Keywords
💡AIデジタル時代
💡トランスフォーマー
💡アテンション層
💡GoogleのBERT
💡GPTシリーズ
💡ポジショナルエンコーディング
💡マルチヘッドアテンション
💡マスクアテンション
💡自然言語処理
💡Pythonライブラリー
💡API
Highlights
AIデジタル時代の道標として注目される技術
寂しと、斯塔比加学院等通过媒体和在线教育服务推动AI数据科学的普及
トランスフォーマーが最近の生成系AIの進化のベースとなっている
2017年に発表されたディープラーニングのモデルであるトランスフォーマー
従来のRNNやCNNで利用されていたRNN層や畳み込み層を使わず、アテンション層だけを使う
アテンションイズオールユニードにより精度が大幅に向上
Googleが2018年に発表したバートやGPTシリーズにトランスフォーマーの影響
自然言語処理における文脈の重要性
RNNが文脈から次の単語を推論するしくみ
アテンション層が長文での精度低下を解決
トランスフォーマーの構成にはマルチヘッドアテンション層が含まれる
マスクされた単語の予測を可能にするマスクアテンション層
ポジショナルエンコーディングによる単語の相対関係の理解
Pythonのライブラリーや公開APIを用いたトランスフォーマーの実装や活用
AI技術の社会実装を促進するための教育サービスの存在
AIやデータサイエンスのアルゴリズム解説とプログラミング実装に興味がある人向けの学習資源
今後もAI技術の進化とその実用的な応用が期待される
Transcripts
AIデジタル時代の道標AIデジタル時代
を生き抜く強い人材を増やすために寂しと
いうメディアやスタビジャアカデミーと
いうサービスでAIデータサイエンスに
ついて発信しているまたんです
今回も近いと欲しいAIデジタル時代を
生き抜く上でのキーワードは最近の生成系
AIの進化のベースとなっている
トランスフォーマーです
ということで今回は
昨今のAI進化のきっかけになった
トランスフォーマーという手法について
簡単に解説していきたいと思います
トランスフォーマーとはテンションイズ
オールユニードという論文で2017年に
発表されたディープラーニングのモデル
です
詳しく知りたい方はぜひ原文を読んで
欲しいのですがどんなことを言っているか
というと
従来のリカレントニューラルネットワーク
や
畳み込みニューラルネットワークで利用さ
れていたリカレント層や畳み込み層は使わ
ずにアテンション層という層だけを使う
ようにしたら
精度がめっちゃ良くなったよというような
論文です
アテンションイズオールユニードとはその
言葉通りアテンション層だけでいいんだ
よってことですそうトランスフォーマーの
すごいところは今までの従来のRNA
リカレントニューラルネットワークや
畳み込みURネットワークなどの従来の
ディープラーニングで当たり前に考えられ
ていたリカレント層や畳み込み層を使わず
にアテンション層だけを使うようにしたと
いうところなんです
これをもとにGoogleが2018年に
発表したバートや
昨今のオープン映画発表しているGPT
シリーズにつながっています
それでは具体的にトランスフォーマーが
どんな仕組みなのか簡単に見ていき
ましょう
従来の自然言語処理においてはリカレント
ニューラルネットワークという生姜も用い
られておりそのコアになっているのが
リカレントそうでした
例えば次のような文があったとしましょう
尊敬のhomeandhisendI'M
ほにゃららこのほにゃららの中にどのよう
な文章が入るかほとんどの人がわかると
思いますおそらく
I'MHomeとなるでしょう人間であれ
ばこれは文脈から読み取ることができます
ねこのようにテキストの文脈から次に入る
ようなワード言葉を推論するのは周りの
文脈が非常に重要になってきます人間で
あれば簡単にできるんですがそれを機械が
実現できるようにしたのがリカレント
ニューラルネットワーク
RNAと考えてください
従来のディープラーニングではそれぞれの
インプットがそれぞれの中間層に与えられ
ていました
しかし
RNAでは同一の中間層を用いて再帰的に
インプットが行われます再帰的という部分
がリカレントと言われる所以ですこの構造
により前の言葉の情報をレイヤーに記憶さ
せそしてそれを
皇族へとつなぐことができます
このように文脈を読み取って次に来る言葉
がどんな言葉かというのが
理解できるようになったのがリカレント
ニューラルネットワークでした
しかしこのリカレントニューラル
ネットワークは後ろの単語を記憶して後続
につないでいくんですがあまりにも長文に
なると
精度が下がってしまう点や時系列での学習
になるので
並列学習に向かず大規模データを学習する
のには多大な時間がかかってしまうという
課題がありました
それらを解決したのが実はアテンション層
なんです
アテンション層自体は実は
トランスフォーマー登場以前から存在し
ましたアテンション層は2015年に発表
されていてトランスフォーマーは2017
年に発表されています
RNAのあまりにも長文になると精度が
下がってしまう課題を解決するために
アテンション層が2015年から使われて
いたんです
しかし
過去から
脈々と受け継がれてきた研究成果を
引きずりリカレント層自体をなくすという
発想には至りませんでしたそこに収支を
打ったのがトランスフォーマーなんです
リカレント層なんていらずアテンション層
だけで良いという話になりましたそして
このアテンション層とは何かというと
簡単に言うと文の中で
重要な単語には重み付けをして渡すという
ものです
例えば先ほどの文を次のように長文にして
みましょう
この長文を見てみるとトムは災難なことに
最終目的地の家に着く前に
猫を助けたり
泥棒を捕まえたりいろんなことが飛ぶの
ところに起きてますそのため文脈を
読み取るのが難しくなっています
これを通常のRNAで実行してもそもそも
目的地ってどこだっけとなり生徒が悪く
なる可能性がありますしかしアテンション
層を使えば単語の重要度に重み付けをして
どこに注目すべきかを理解してくれるので
目的地は嫌だったなじゃあアイムホームか
なとそれっぽい出力を出してくれる可能性
が高くなるわけです
それではそんなアテンション層を使って
構築されたトランスフォーマーの構成を
論文アテンションイズオーディオニード
から
図を拝借して見てみましょう
複雑に見えますが簡単に分解してみると次
のようになります
順番に見ていきましょうまず左側が
エンコーダーで右側がデコーダーとなって
います
エンコーダーでは処理しやすいベクトル
形式に変換してからそれをデコーダーで
アウトプットに変化しています例えば和英
翻訳ではエンコーダーで日本語をまず
ベクトル化してそれをもとにレコーダーで
英語に出力するという処理が行われます
でトランスフォーマーの図を見ると最初の
インプットのところにポジショナル
エンコーディングというものがあります
これは実は単語の相対関係などをモデルに
認識してもらうための処理になってます
RNAでは時系列的に学習していくので
自然と相対関係
位置関係が理解できましたがリカレント層
がなくなった構成だと理解できませんそこ
でその代わりとしてポジショナル
エンコーディングが用いられています
ざっくりこれは
位置関係理解のために使われているのだな
と思っておけば大丈夫です
そして先ほどアテンション層について学び
ましたがトランスフォーマーの構成を見て
みるとマルチヘッドアセンション層という
ものを使っているのがわかりますこれは
ざっくり言うと同時に複数のアテンション
層の機能を有したそのことです
アテンション
層では単一の単語に注目していましたが
マルチヘッドアテンション層では
複数の単語に注目して学習することが可能
です
そしてマスクある単語をマスクした
アテンション層では特定の単語をマスクし
て隠して合宿復習します
ざっくり言うとエンコーダーで入力された
重み付け単語ベクトルに対してデコーダー
では特定の単語が隠された状態でそれより
前の文章の重み付けベクトルが入力され
これらの情報から
隠された単語には何が入りそうか確率値を
出力するのがこのトランスフォーマーの
構成なんです
ということでここまでで
トランスフォーマーについて簡単に解説し
ていきましたが
概要を理解していればそこまで深く
踏み込まなくても問題ないと思っています
それよりも手を動かして天才が生み出した
素晴らしいAIの技術を社会実装していく
ことここで紹介した技術はPythonの
ライブラリーを使用して実装したり公開さ
れているAPIを使ってサービスに
組み込んだりすることが可能です
スターかの大規模言語モデルln生成系
AIコースで実際にトランスフォーマーを
ベースにしたモデルをPythonで利用
する方法などが学べますのでぜひぜひ
チェックしてみてくださいということで
今回はトランスフォーマーについてお話し
してきました少しでも参考になれば幸い
ですAIやデータサイエンスの
アルゴリズムの説明やプログラミング実装
に興味のある方は下道というメディアや
スターかというサービスで学べるので
Googleで検索してぜひ覗いてみて
くださいそれではまた今度レッツ旅路
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