「LLMの内部構造：言語モデルアーキテクチャの詳細な解説」

LLMの内部構造解説

イントロダクション

大規模な事前学習に基づく言語モデル（LLMs）は、自然言語処理の分野を革新しました。これにより、機械は人間らしいテキストを驚くほど高い精度で理解し生成することが可能になりました。LLMsの能力を真に理解するには、その内部構造に深く入り込み、アーキテクチャの複雑さを理解することが不可欠です。LLMsの言語モデルアーキテクチャの謎を解き明かすことで、これらのモデルが言語を処理し生成する方法について貴重な洞察を得ることができ、言語理解、テキスト生成、情報抽出の進歩の道を開くことができます。

このブログでは、LLMsの内部構造に深く入り込み、人間との相互作用の可能性を永遠に変えた言語の理解と生成を可能にする魔法を明らかにします。

学習目標

• トランスフォーマーとセルフアテンションメカニズムを含むLLMsの基本要素を理解する。
• エンコーダとデコーダからなるLLMsのレイヤーアーキテクチャを探求する。
• LLMsの事前学習と微調整の段階に関する洞察を得る。
• GPT-3、T5、BERTなどのLLMアーキテクチャの最新の進展を発見する。
• LLMsにおける注意機構とその重要性について包括的な理解を得る。

この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。

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LLMsの基礎：トランスフォーマーとセルフアテンションメカニズム

LLMsの基礎に踏み入ると、トランスフォーマーとセルフアテンションメカニズムがこのモデルが言語を理解し生成するための基本的な要素となります。

トランスフォーマー

トランスフォーマーは、Vaswaniらによる2017年の「Attention is All You Need」の論文で初めて紹介され、自然言語処理の分野を革新しました。これらの堅牢なアーキテクチャは、再帰ニューラルネットワーク（RNN）の必要性を排除し、セルフアテンションメカニズムを利用して入力シーケンス内の単語間の関係を捉えます。

トランスフォーマーは、LLMsがテキストを並列処理することを可能にし、効率的かつ効果的な言語理解を実現します。トランスフォーマーは、入力シーケンスのすべての単語に同時にアテンションを向けることで、長距離の依存関係や文脈の関係を伝えることができます。この並列処理により、LLMsはテキストから複雑なパターンや依存関係を抽出し、言語の意味の豊かな理解を実現します。

セルフアテンション

さらに深く掘り下げると、トランスフォーマーベースのアーキテクチャの中心にあるのはセルフアテンションの概念です。セルフアテンションにより、LLMsは各単語を処理する際に入力シーケンスの異なる部分に焦点を当てることができます。

セルフアテンションでは、LLMsは現在処理している単語に関連する重要な情報に基づいて、異なる単語にアテンションの重みを割り当てます。この動的なアテンションメカニズムにより、LLMsは重要な文脈情報にアテンションを向け、関連性のないノイズのある入力部分を無視することができます。

関連する単語に選択的にアテンションを向けることで、LLMsは効果的に依存関係を捉え、意味のある情報を抽出することができ、言語理解能力を向上させます。

セルフアテンションメカニズムにより、トランスフォーマーは入力シーケンス全体の文脈で各単語の重要性を考慮することができます。そのため、単語間の依存関係を距離に関係なく効率的に捉えることができます。この能力は、微妙な意味の理解、一貫性の維持、文脈に即した応答の生成において貴重です。

レイヤー、エンコーダ、デコーダ

LLMsのアーキテクチャ内では、エンコーダとデコーダの複数のレイヤーが複雑に組み合わさり、言語の理解と生成プロセスにおいて重要な役割を果たしています。これらのレイヤーは、言語の微妙なニュアンスや複雑さを段階的に捉えるための階層構造を形成しています。

エンコーダ

この構造の中心には、エンコーダレイヤーがあります。エンコーダは、入力テキストを分析し処理し、言語の本質を捉える意味のある表現を抽出します。これらの表現は、入力の意味、構文、文脈に関する重要な情報をエンコードしています。エンコーダは、複数のレイヤーで入力テキストを分析することで、ローカルおよびグローバルな依存関係を捉え、LLMsが言語の微妙なニュアンスを理解できるようにします。

デコーダ

エンコードされた情報がレイヤーを通過すると、デコーダコンポーネントに到達します。デコーダは、エンコードされた表現に基づいて、連続した単語を予測したり、意味のある応答を形成するための用語のシーケンスを作成したりします。LLMsは、各デコーダレイヤーでコンテキストと入力テキストから抽出した情報を組み込みながら、応答の生成を洗練させ改善します。

LLM（言語モデル）の階層的な構造により、言語の微妙なニュアンスを段階的に把握することができます。各層では、エンコーダとデコーダがテキストの理解と生成を洗練し、より複雑な関係と文脈を徐々に捉えます。下位層は単語レベルの意味論などの低レベルの特徴を捉え、上位層はより抽象的で文脈に沿った情報を捉えます。この階層的なアプローチにより、LLMは一貫した文脈に適した意味豊かな応答を生成することができます。

LLMの層状のアーキテクチャは、入力テキストから意味と文脈を抽出するだけでなく、単なる単語の連想を超えた応答の生成も可能にします。複数の層でのエンコーダとデコーダの相互作用により、LLMは言語の微細な詳細まで捉えることができます。これには、構文構造、意味関係、音色やスタイルのニュアンスなども含まれます。

コンテキスト理解を可能にする、コアとなる注意機構

言語モデルは、注意機構から大きな恩恵を受けており、言語理解のアプローチ方法を変革しています。注意機構の変革的な役割と、言語モデルへの貢献について探ってみましょう。

注意の力

言語モデルの注意機構により、動的かつ文脈に対応した言語理解が可能となります。n-gramモデルなどの従来の言語モデルでは、単語を文や文書内での関係を考慮せずに孤立した単位として扱います。

これに対して、注意機構は異なる単語に異なる重みを割り当てることで、与えられた文脈内での関連性を捉えます。重要な用語に焦点を当て、関係のない要素を無視することにより、注意機構は言語モデルがテキストの本質的な意味をより正確に理解するのに役立ちます。

重み付けされた関連性

注意機構の重要な利点の1つは、文内の異なる単語に異なる重みを割り当てる能力です。コメントを処理する際、言語モデルは意味的および構文的な関係を考慮して、そのコメントの他の単語との関連性を計算します。

例えば、「猫がマットの上に座った」という文では、注意機構を使用した言語モデルは、「猫」と「マット」に高い重みを割り当てます。なぜなら、それらは座るという行動に対してより関連性が高いからです。この重み付けされた関連性により、言語モデルは最も重要な情報に優先順位を付け、関係のない詳細を無視することができます。結果として、文脈のより包括的な理解が可能となります。

長い依存関係のモデリング

言語には、複数の単語や文をまたがる依存関係がしばしば存在します。注意機構はこれらの長い依存関係を捉えることに優れており、言語モデルがシームレスに言語の構造を結びつけることができます。入力シーケンスの異なる部分にアテンションを向けることで、言語モデルは文章内で離れた位置にある単語間の意味的な関係を学ぶことができます。

この機能は、機械翻訳などのタスクにおいて、文脈の一貫性を保ち、より長い距離での文脈を理解することが重要な場合に貴重です。

事前学習と微調整：データの力を解き放つ

言語モデルは、熟練した言語の理解と生成を可能にするユニークなトレーニングプロセスを持っています。このプロセスは、事前学習と微調整の2つの主要なステージで構成されています。これらのステージの裏にある秘密を探求し、LLMがデータの力を解き放ち、言語のマスターとなる方法を解明します。

事前学習済みトランスフォーマーの使用

import torch
from transformers import TransformerModel, AdamW

# 事前学習済みトランスフォーマーモデルの読み込み
pretrained_model_name = 'bert-base-uncased'
pretrained_model = TransformerModel.from_pretrained(pretrained_model_name)

# 例としての入力
input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])

# 事前学習済みモデルからの出力を取得
outputs = pretrained_model(input_ids)

# 最後の隠れ状態またはプーラー出力にアクセス
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
pooled_output = outputs.pooler_output

微調整

LLMが事前学習を通じて言語の一般的な理解を獲得した後、微調整の段階に入ります。この段階では、特定のタスクやドメインに合わせてLLMを調整します。微調整では、感情分析や質問応答などの望ましい仕事に特化したラベル付きデータをLLMに提供します。このラベル付きデータにより、LLMは事前学習済みの知識を特定のニュアンスや要件に適応させることができます。

微調整中、LLMは言語の理解と生成能力を洗練し、ドメイン固有の言語パターンや文脈上のニュアンスに特化します。ラベル付きデータでのトレーニングにより、LLMは特定のタスクの複雑さをより深く理解し、より正確で文脈に沿った応答を提供することができます。

TransformerのFine-tuning

import torch
from transformers import TransformerModel, AdamW

# 事前学習済みのTransformerモデルを読み込む
pretrained_model_name = 'bert-base-uncased'
pretrained_model = TransformerModel.from_pretrained(pretrained_model_name)

# 特定のDownstreamタスクに合わせて事前学習済みモデルを変更する
pretrained_model.config.num_labels = 2  # タスクのラベル数

# 入力の例
input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])
labels = torch.tensor([1])

# Fine-tuningのためのオプティマイザと損失関数を定義する
optimizer = AdamW(pretrained_model.parameters(), lr=1e-5)
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# Fine-tuningのループ
for epoch in range(num_epochs):
    # 順伝播
    outputs = pretrained_model(input_ids)
    logits = outputs.logits
    
    # 損失を計算する
    loss = loss_fn(logits.view(-1, 2), labels.view(-1))
    
    # 逆伝播と最適化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    # モニタリングのために損失を表示する
    print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs} - Loss: {loss.item():.4f}")

この2段階のトレーニングプロセスの美しいところは、データの力を活用する能力にあります。大量の未ラベル化テキストデータでの事前トレーニングにより、LLMは言語の一般的な理解を獲得し、ラベル付きデータでのFine-tuningにより、特定のタスクに対する知識を磨きます。この組み合わせにより、LLMは広範な知識ベースを持ちながら、特定のドメインで優れた言語理解と生成能力を提供します。

LLMを超えた現代アーキテクチャの進歩

GPT-3、T5、BERTなどのモデルは、従来のLLMを超える言語モデルアーキテクチャの注目すべき能力を示しています。これらのモデルが言語理解と生成の限界を押し上げ、さまざまなドメインで新たな可能性を開拓していることを探求します。

GPT-3

GPT-3（Generative Pre-trained Transformer）は、言語理解と生成を革新した画期的な言語モデルアーキテクチャです。GPT-3のアーキテクチャはTransformerモデルを基にしており、優れた性能を実現するために多くのパラメータを組み込んでいます。

GPT-3のアーキテクチャ

GPT-3は、複数のTransformerエンコーダーレイヤーから構成されています。各レイヤーはマルチヘッドのセルフアテンションメカニズムとフィードフォワード型のニューラルネットワークから成り立っています。アテンションメカニズムにより、モデルは単語間の依存関係や関連性を捉えることができます。一方、フィードフォワードネットワークはエンコードされた表現を処理・変換します。GPT-3の重要な革新は、1750億のパラメータを持つ巨大なサイズであり、広範な言語知識を獲得することができる点です。

コードの実装

OpenAIのAPIを使用してGPT-3モデルとやり取りすることができます。以下は、GPT-3を使用してテキストを生成する方法の例です。

import openai

# OpenAI APIの認証情報を設定する
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

# テキスト生成のためのプロンプトを定義する
prompt = ""

# テキスト生成のためにGPT-3にリクエストを送信する
response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt=prompt,
  max_tokens=100,
  temperature=0.6
)

# APIのレスポンスから生成されたテキストを取得する
generated_text = response.choices[0].text

# 生成されたテキストを表示する
print(generated_text)

T5

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）は、言語モデルアーキテクチャの画期的な進歩を表しています。テキスト分類、要約、質問応答など、さまざまな自然言語処理タスクをテキストからテキストへの変換として統一的に扱います。このアプローチにより、単一のモデルで複数のタスクを処理することができ、モデルの開発と展開プロセスを効率化することができます。

T5はエンコーダー-デコーダー構造のTransformerアーキテクチャに基づいており、特定のタスクに対してFine-tuningされた従来のモデルとは異なり、テキスト入力をテキスト出力にマッピングすることを学習するため、非常に適応性があり、テキスト分類、要約、翻訳など、さまざまなNLPタスクを実行する能力を持っています。

コードの実装

変換モデルを簡単に操作するためのtransformersライブラリでは、T5を含むさまざまなトランスフォーマーモデルとのインターフェースを提供しています。PythonでT5モデルを使用する方法の説明を以下に示します。

 from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")

input_ids = tokenizer("translate English to German: The house is wonderful.", 
      return_tensors="pt").input_ids
      
# T5を使用して翻訳を生成する  
outputs = model.generate(input_ids)

# 生成されたテキストを表示する
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

BERT

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、言語理解において画期的な変革をもたらしました。双方向のトレーニングを活用することで、BERTは左右の文脈から文脈を捉え、より深い言語意味理解を可能にしています。

BERTは、固有表現認識、感情分析、自然言語推論などのタスクにおいて、性能を大幅に向上させました。その微妙な文脈理解による言語のニュアンスを理解する能力は、現代の自然言語処理の基盤となっています。

BERTのアーキテクチャ

BERTは、トランスフォーマーエンコーダーレイヤーのスタックで構成されています。双方向のトレーニングを活用することで、モデルは左右の文脈から文脈を捉えることができます。この双方向のアプローチは、言語意味理解のより深い理解を提供します。また、BERTは固有のトークン（[CLS]は分類用、[SEP]は文やドキュメントの境界のため）も組み込んでいます。

コードの実装

transformersライブラリは、さまざまなトランスフォーマーモデルと対話するための簡単なインターフェースを提供しています。BERTも含まれており、Pythonで使用することができます。以下は、BERTを使用して言語理解を行う方法の説明です。

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# BERTモデルとトークナイザーをロードする
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 入力テキストを定義する
input_text = "Hello, my dog is cute"

# 入力テキストをトークン化し、Pytorchテンソルに変換する
input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True)
input_tensors = torch.tensor([input_ids])

# モデルの予測を行う
outputs = model(input_tensors)

# 予測されたラベルを表示する
print("Predicted label:", torch.argmax(outputs[0]).item())

結論

LLMの内部動作は、洗練されたアーキテクチャを示しています。これにより、これらのモデルは非常に高い精度と柔軟性を持って言語を理解し生成することができます。

トランスフォーマーやセルフアテンションメカニズムからレイヤーエンコーダーとデコーダーまで、言語理解と生成において各コンポーネントは重要です。LLMのアーキテクチャの秘密を解き明かすにつれて、さまざまな産業を変革する可能性と能力についてより深い理解が得られます。

キーポイント：

• トランスフォーマーやセルフアテンションメカニズムによってパワードされたLLMは、自然言語処理を革新しました。これにより、機械は驚異的な精度で人間らしいテキストを理解し生成することが可能になりました。
• LLMの層状のアーキテクチャにはエンコーダーとデコーダーが含まれており、入力テキストから意味と文脈を抽出し、一貫した文脈に即した応答を生成することができます。
• プレトレーニングとファインチューニングは、LLMのトレーニングプロセスの重要なステージです。プレトレーニングは、ラベルのないテキストデータから一般的な言語理解を獲得するためにモデルを訓練し、ファインチューニングはラベル付きデータを使用してモデルを特定のタスクに適合させ、知識と特殊化を洗練させる役割を果たします。

よくある質問

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