GPT解説2 アテンションの仕組み (Attention, Transformer) | Chapter6, 深層学習

3Blue1BrownJapan

8 Jun 202426:05

Summary

TLDRこの動画スクリプトでは、大規模言語モデルの技術鍵であるアテンション機構について解説しています。2017年の論文「アテンションは全てを流す」で登場し、テキストの各部分を予測する際に注目する情報を選び出す仕組みを説明。トークン化、埋め込み、アテンションパターンの計算方法、そしてマルチヘッドアテンションの利点が解説され、モデルが文脈を吸収し意味を豊かにしていくプロセスが分かりやすく描かれています。

Takeaways

📘 アテンション機構は2017年の論文「Attention is All You Need」で初めて紹介され、大規模言語モデルの重要な技術の一つとなった。
🔍 アテンション機構の目的は、テキストの一部を受け取り、その後に続く内容を予測することである。
📄 入力テキストは小さな部分に分解され、それぞれの部分は「トークン」と呼ばれる。トークンは単語や単語の一部であり、この動画では単語として扱われる。
📊 トランスフォーマーの最初のステップは、トークンを高次元のベクトル空間に埋め込むことである。これらのベクトルは意味に関連する方向を持つ。
🧭 アテンションブロックは、埋め込みを調整し、単語の意味だけでなく、豊かな文脈を含む情報を持たせることで、文脈に応じた意味の更新が可能になる。
🔄 アテンション機構は、単語の埋め込みを周囲の情報をもとに更新し、単語の意味をより豊かにすることができる。
🎯 アテンションパターンは、トークン同士の関連性を表す重みつきの分布であり、これによりモデルは文脈に基づいて情報の更新を行える。
🤖 モデルは複数のアテンションブロックを通過し、各ブロックで埋め込みを更新することで、次のトークンの予測をより正確に行う。
📚 マルチヘッドアテンションは、異なるキーとクエリを使用して並行して計算されることで、モデルは文脈に応じた意味の多様性を捉えることができる。
🔢 GPT3は96層のトランスフォーマーブロックから成り、各ブロックには96のアテンションヘッドが含まれ、合計で約50080億のパラメーターを持つ。
🛠️ アテンション機構の成功は、並列化が容易であることと、GPUを用いて膨大な計算を短時間で行うことができることによる。

Q & A

アテンション機構とはどのような仕組みですか？
-アテンション機構は、テキストの一部を受け取り、その後に何が続くかを予測する機能を持つもので、特に2017年の論文「Attention is All You Need」で初めて登場しました。これは、入力テキストをトークンに分解し、各トークンを高次元のベクトルに変換する埋め込みプロセスを通じて動作します。
トークンとは何を指しますか？
-トークンは、単語や単語の一部など、テキストを小さな部品に分割したものを指します。このビデオでは、トークンを単語として扱っています。
埋め込みとはどのような概念ですか？
-埋め込みは、トークンを高次元のベクトル空間にマッピングするプロセスで、その空間の方向が意味に関連するという性質を持っています。
アテンションブロックとは何ですか？
-アテンションブロックは、モデルの各トークンの埋め込みを調整し、個別の単語の意味だけでなく、より豊かな文脈を含む情報を持たせるためのモデルの部品です。
アテンション機構がどのように動作するのか簡単に説明してください。
-アテンション機構は、テキストの各トークンに対応する埋め込みを調整し、文脈に応じて意味を更新します。これは、キーとクエリの内積を計算し、関連性が高いトークンに重点を置いて情報を更新するプロセスです。
アテンションパターンとは何を意味しますか？
-アテンションパターンは、アテンション機構がどの単語が他の単語と関連しているかを推測し、情報を渡すための重みを表すものです。
マルチヘッドアテンションとは何ですか？
-マルチヘッドアテンションは、アテンション機構を複数の「ヘッド」で実行し、それぞれが異なるキーとクエリを使用して異なるアテンションパターンを捉えることで、モデルが文脈に応じた意味の多様性を持つ情報を学習する機能です。
アテンション機構のパラメーター数はどれくらいですか？
-GPT3の場合、アテンションヘッドは96個あり、各ヘッドにはキー、クエリ、バリューの3つの行列があります。これにより、合計で6億パラメータほどになります。
アテンション機構がモデル全体のパラメーターに占める割合はどれくらいですか？
-GPT3では、アテンション機構のパラメーターは全体の150億の約13％程度を占めています。
アテンション機構の成功の鍵は何ですか？
-アテンション機構の成功の鍵は、並列化が容易でGPUを用いて膨大な計算を短時間にこなすことができるという点にあります。これはモデルのスケールアップによりパフォーマンスの大きな改善が見込まれる要因となっています。