「LLMの解読：PythonでスクラッチからTransformerエンコーダとマルチヘッドアテンションレイヤを作成する」
「LLMの解読：TransformerエンコーダとマルチヘッドアテンションレイヤをPythonでスクラッチから作成する方法」
エンコーダ、マルチヘッドアテンション、および大規模言語モデルにおける位置エンコーディングの複雑さを探求する
この記事は、ラファエル・ナルディと共同執筆されました。
はじめに
現代のコンピュータ自然言語処理（NLP）は、計算能力と言語学が出会う急速に進化する取り組みです。その言語面は、主にジョン・ルパート・ファースによる配布意味論の理論によって説明されます。彼はかつて次のように述べました：
「言葉はその仲間からわかる」
したがって、単語の意味表現は、それが使用される文脈によって決まります。この仮定に正確に出席するために、Ashish Vaswani et. al.の論文「Attention is all you need」[1] は画期的な重要性を持っています。それはBERT、GPT4、Llamaなどの急速に成長しているツールの中心としてトランスフォーマーアーキテクチャを設定しています。
本記事では、トランスフォーマーアーキテクチャのエンコーダセグメントの中心にある主要な数学的操作を検討します。
いつものように、コードはGitHubで利用可能です。
トークン化、埋め込み、およびベクトル空間
NLPの問題を扱う際に最初に直面する課題は、文に含まれる情報をどのように符号化して機械が処理できるようにするかです。機械は数字でしか処理できないため、単語やその意味、句読点などを数値表現に変換する必要があります。これは基本的に埋め込みの問題です。
埋め込みとは何かについて詳しく説明する前に、中間ステップとしてトークン化について考える必要があります。ここでは、単語のブロックや部分的な単語が基本的な構成要素（トークンと呼ばれる）として定義され、後で数値として表現されます。重要なポイントは、単語や部分的な単語を単一の数字で特徴付けることはできず、代わりに数値のリスト（ベクトル）を使用することです。これにより、より大きな表現能力が得られます。
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