トランスフォーマーモデルでのNLPの台頭 | T5、BERT、GPTの包括的な分析

トランスフォーマーモデルの台頭：T5、BERT、GPTの包括的なNLP分析

自然言語処理（NLP）は近年最も影響力のあるブレークスルーを経験しました。これは主にトランスフォーマーアーキテクチャのおかげです。これらのブレークスルーにより、機械の言語理解および生成の能力が向上しただけでなく、検索エンジンから対話型AIまで、数多くのアプリケーションの景観が再定義されました。

トランスフォーマーの重要性を十分に理解するには、まずその革新的なアーキテクチャの基礎を築いた前身や構築要素を振り返る必要があります。

トランスフォーマーの前にあったNLPの初期技術

ワードエンベディング：ワンホットからWord2Vecへ

従来のNLPアプローチでは、単語の表現はしばしば文字通りであり、意味論的または構文的な理解を欠いていました。ワンホットエンコーディングは、この制限の典型的な例です。

ワンホットエンコーディングは、カテゴリ変数をバイナリベクトル表現に変換するプロセスです。この表現では、1つのビットのみが「hot」（1に設定）で、他のすべてのビットは「cold」（0に設定）になります。NLPの文脈では、語彙の各単語がワンホットベクトルで表され、各ベクトルのサイズは語彙のサイズになり、各単語は語彙リスト内のその単語に対応するインデックスの場所に1があるベクトルで表されます。

ワンホットエンコーディングの例

只今、5つの単語から成る小さな語彙があると仮定しましょう：[“king”, “queen”, “man”, “woman”, “child”]。各単語のワンホットエンコーディングベクトルは次のようになります。

“king” -> [1, 0, 0, 0, 0]
“queen” -> [0, 1, 0, 0, 0]
“man” -> [0, 0, 1, 0, 0]
“woman” -> [0, 0, 0, 1, 0]
“child” -> [0, 0, 0, 0, 1]

数学的表現

語彙のサイズをV、wiを語彙のi番目の単語のワンホットベクトル表現とすると、wiの数学的表現は次のようになります：

wi=[0,0,…,1,…,0,0]（i番目の位置に1があり、他の位置はすべて0）。

ワンホットエンコーディングの主な欠点は、各単語を孤立したエンティティとして扱い、他の単語との関連を持たせないことです。結果として、意味論的または構文的な単語の情報を捉えることができないスパースで高次元のベクトルが生成されます。

ワードエンベディングの導入、特にWord2Vecの導入は、NLPにおける画期的な瞬間でした。2013年にTomas Mikolov率いるGoogleチームによって開発されたWord2Vecは、大規模なテキストのコーパス内のコンテキストに基づいて、シンタクスおよびセマンティックな単語の関係を捉えた、密なベクトル空間で単語を表しました。

ワンホットエンコーディングとは異なり、Word2Vecは通常数百次元の密なベクトルを生成します。 “king”と “queen”のような類似の文脈に出現する単語は、ベクトル空間内でお互いに近い位置にベクトル表現が配置されます。

<p説明のため、word2vecモデルをトレーニングし、仮想的な3次元空間で単語を表すことにしましょう。埋め込み（通常は3d以上の次元ですが、ここでは簡単のために縮小されています）は次のように見えるかもしれません：

“king” -> [0.2, 0.1, 0.9]
“queen” -> [0.21, 0.13, 0.85]
“man” -> [0.4, 0.3, 0.2]
“woman” -> [0.41, 0.33, 0.27]
“child” -> [0.5, 0.5, 0.1]

これらの数値は架空のものですが、似たような単語は似たようなベクトルを持つことを示しています。

数学的表現

単語のWord2Vec埋め込みをvwと表すと、埋め込み空間がd次元の場合、vwは次のように表されます：

vw=[v1,v2,…,vd]ここで、それぞれのviは埋め込み空間における単語の特徴を表す浮動小数点数です。

意味的な関係

Word2Vecは、類推のような複雑な関係さえも捉えることができます。例えば、Word2Vecの埋め込みで捉えられる有名な関係は次のようです：

vector(“king”) – vector(“man”) + vector(“woman”)≈vector(“queen”)vector(“king”) – vector(“man”) + vector(“woman”)≈vector(“queen”)

これは、Word2Vecが訓練中に単語のベクトルを調整するため、コーパス内で共通の文脈を共有する単語がベクトル空間内で近くに配置されるようになるため、可能となります。

Word2Vecは、単語の分散表現を生成するために、主にContinuous Bag-of-Words（CBOW）とSkip-Gramの2つのアーキテクチャを使用しています。CBOWは周囲の文脈単語から目標単語を予測し、Skip-Gramはその逆を行い、目標単語から文脈単語を予測します。これにより、機械は単語の使用と意味をより微妙な方法で理解することができるようになりました。

シーケンスモデリング：RNNとLSTM

この分野の進歩に伴い、テキストのシーケンスを理解することが重要となり、機械翻訳、テキスト要約、感情分析などのタスクに不可欠となりました。リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、その形式のメモリを保持することにより、これらのアプリケーションにおいて基盤となりました。

ただし、RNNには制約がありました。消失勾配問題により、長期的な依存関係に苦労し、情報が長いシーケンス上で失われるため、遠くのイベント間の相関を学習するのが困難でした。

1997年にSepp HochreiterとJürgen Schmidhuberによって導入されたLong Short-Term Memory（LSTM）ネットワークは、この問題に対処するためのより洗練されたアーキテクチャを提供しました。LSTMには、情報のフローを制御するゲート（入力ゲート、忘却ゲート、出力ゲート）があります。これらのゲートは、情報の保存、更新、破棄を決定し、ネットワークが長期的な依存関係を保持し、さまざまなNLPタスクで性能を大幅に改善することができるようにします。

Transformerアーキテクチャ

Vaswaniらによる画期的な論文「Attention is All You Need」によって、NLPのランドマークな変革がもたらされ、Transformerモデルの導入によりNLPの景観が劇的に変化しました。Transformerアーキテクチャは、RNNやLSTMの順次処理から逸脱し、入力データの異なる部分の影響を重視する「自己注意」メカニズムを使用します。

Transformerの核心アイデアは、逐次的ではなく、全体の入力データを一度に処理できることです。これにより、大幅な並列化と学習速度の向上が可能となります。自己注意メカニズムにより、モデルはテキストのさまざまな部分に焦点を当てながら処理することができ、文中の単語の位置に関係なくコンテキストと単語間の関係を理解するのに重要です。

Transformerのエンコーダとデコーダ：

Vaswaniらによる「Attention is All You Need」という論文で説明されている元のTransformerモデルでは、アーキテクチャはエンコーダとデコーダの2つの主要部分に分かれています。両方の部分は同じ一般的な構造を持っていますが、異なる目的に使用されます。

エンコーダ：

役割: エンコーダの役割は、入力データを処理し、要素間の関係（文中の単語など）を捉えた表現を作成することです。この部分のTransformerは新しい内容を生成せず、単に入力をデコーダが使用できる状態に変換します。
機能: 各エンコーダレイヤには自己注意メカニズムとフィードフォワードニューラルネットワークがあります。自己注意メカニズムにより、エンコーダ内の各位置はエンコーダの前のレイヤ内のすべての位置に注目することができるため、各単語の周囲の文脈を学習することができます。
コンテキスト埋め込み: エンコーダの出力は、高次元空間内の入力シーケンスを表す一連のベクトルです。これらのベクトルは通常、個々の単語だけでなく、文中での単語の文脈もエンコードしているため、コンテキスト埋め込みと呼ばれることがあります。

デコーダー：

役割：デコーダーの役割は、エンコーダーからの入力とこれまでに生成したデータに基づいて、一つずつ順番に出力データを生成することです。テキスト生成などのタスクに使用されるため、生成の順序が重要です。
機能：デコーダーのレイヤーには、セルフアテンションメカニズムも含まれていますが、後続の位置にアテンションを与えないようにマスクされています。これにより、特定の位置の予測は、それより前の位置の既知の出力にのみ依存できるようになります。さらに、デコーダーのレイヤーには、エンコーダーの出力にアテンションを与えるセカンドアテンションメカニズムも含まれており、入力の文脈を生成プロセスに統合します。
順次生成能力：これは、デコーダーが既に生成した内容に基づいて、要素を一つずつ生成する能力を指します。例えば、テキストを生成する際には、デコーダーはエンコーダーから提供される文脈と既に生成された単語のシーケンスに基づいて、次の単語を予測します。

エンコーダーとデコーダー内のこれらのサブレイヤーは、複雑な自然言語処理タスクを処理するためのモデルの能力にとって重要です。特に、マルチヘッドアテンションメカニズムは、モデルがシーケンスの異なる部分に重点を置くことを可能にし、コンテキストの豊かな理解を提供します。

トランスフォーマを活用した人気モデル

トランスフォーマーモデルの初の成功を受けて、そのアーキテクチャを活用した新しいモデルが次々と登場しました。それぞれが独自のイノベーションと最適化を備え、異なるタスクに対応しています：

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：Googleによって2018年に発表され、BERTはコンテキスト情報を言語表現に統合する方法を革新しました。大規模なテキストコーパスでマスクされた言語モデルと次文予測による事前トレーニングを行うことで、BERTは豊富な双方向コンテキストをキャプチャし、さまざまな自然言語処理タスクで最先端の結果を達成しました。

BERT

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)：Googleによって2020年に発表され、T5はすべての自然言語処理タスクをテキストからテキストへの問題として再定義します。統一されたテキストベースのフォーマットを使用するため、翻訳、要約、質問応答など、さまざまなタスクにモデルを適用するプロセスが簡素化されます。

t5 Architecture

T5アーキテクチャ

GPT (Generative Pre-trained Transformer)：OpenAIによって開発されたGPTシリーズのモデルは、GPT-1から始まり、2023年までにGPT-4に到達しました。これらのモデルは大量のテキストデータで事前トレーニングされ、さまざまなタスクに合わせて微調整されます。一貫した文脈的に関連のあるテキストを生成する能力があるため、これらのモデルは学術および商業のAIアプリケーションで非常に影響力があります。

GPT

GPTアーキテクチャ

以下は、T5、BERT、GPTモデルをさまざまな観点で詳しく比較したものです：

1. トークン化とボキャブラリー

BERT：ボキャブラリーサイズが約30,000トークンでWordPieceトークン化を使用します。
GPT：大規模なボキャブラリーサイズを持つByte Pair Encoding (BPE) を採用します（例：GPT-3は175,000のボキャブラリーサイズを持ちます）。
T5：SentencePieceトークン化を使用し、テキストをそのまま扱い、事前分割された単語を必要としません。

2. 事前トレーニングの目標

BERT：マスクされた言語モデリング（MLM）と次文予測（NSP）。
GPT：因果関係言語モデリング（CLM）、各トークンがシーケンス内の次のトークン予測を行います。
T5：ランダムなテキストスパンをセンチネルトークンで置き換え、モデルが元のテキストを再構築するよう学習するノイズ除去の目標を使用します。

3. 入力表現

BERT：トークン、セグメント、および位置情報の埋め込みが組み合わさって入力を表現します。
GPT：トークンと位置情報の埋め込みが組み合わさっています（文の組み合わせのタスクにはセグメントの埋め込みはありません）。
T5：アテンション操作中に相対位置符号化を追加したトークン埋め込みのみを使用します。

4. アテンションメカニズム

BERT：絶対的な位置情報符号化を使用し、各トークンが左右の全トークンにアテンドできるようになっています（双方向アテンション）。
GPT：絶対的な位置情報符号化も使用していますが、前のトークンにのみアテンションが制限されています（単方向アテンション）。
T5：位置情報埋め込みではなく、相対的な位置バイアスを使用する変種のトランスフォーマーを実装しています。

5. モデルアーキテクチャ

BERT：エンコーダのみのアーキテクチャで、複数のトランスフォーマーブロックのレイヤーがあります。
GPT：デコーダのみのアーキテクチャでも複数のレイヤーがありますが、生成的なタスクに向けて設計されています。
T5：エンコーダとデコーダの両方がトランスフォーマーレイヤーから構成されるエンコーダデコーダアーキテクチャです。

6. ファインチューニングアプローチ

BERT：プレトレーニングモデルの最終隠れ状態を、必要に応じて追加の出力レイヤーとともにダウンストリームタスクに適応します。
GPT：トランスフォーマーの上に線形層を追加し、同じ因果言語モデリング目標を使用してダウンストリームタスクでファインチューニングします。
T5：すべてのタスクをテキストからテキストへの形式に変換し、モデルが入力シーケンスからターゲットシーケンスを生成するようにファインチューニングします。

7. トレーニングデータとスケール

BERT：BooksCorpusと英語版のWikipediaでトレーニングされました。
GPT：GPT-2とGPT-3はインターネットから抽出したさまざまなデータセットでトレーニングされました。GPT-3はCommon Crawlと呼ばれるより大規模なコーパスでトレーニングされました。
T5：Common Crawlの大規模かつクリーンなバージョンである “Colossal Clean Crawled Corpus” でトレーニングされました。

8. コンテキストと双方向性の処理

BERT：同時に両方向のコンテキストを理解するように設計されています。
GPT：前方向（左から右へ）のコンテキストを理解するトレーニングを受けています。
T5：エンコーダでは双方向のコンテキストをモデル化し、デコーダでは単方向のコンテキストをモデル化しており、シーケンス間タスクに適しています。

9. ダウンストリームタスクへの適応性

BERT：タスク固有のヘッドレイヤーとファインチューニングが必要です。
GPT：性質上生成的であり、構造に最小限の変更でタスクを実行することができます。
T5：すべてのタスクを “テキストからテキスト” の問題として扱うため、柔軟で新しいタスクに適応することができます。

10. 解釈可能性と説明可能性

BERT：双方向性により豊かな文脈埋め込みが提供されますが、解釈が難しい場合があります。
GPT：単方向のコンテキストは理解しやすいですが、双方向のコンテキストの深さには欠けます。
T5：エンコーダデコーダのフレームワークは処理手順を明確に分離していますが、生成的な性質のため分析が複雑になる場合があります。

NLPにおけるトランスフォーマーの影響

トランスフォーマーはNLPのフィールドを革命化し、モデルがデータのシーケンスを並列に処理することで、大規模なニューラルネットワークのトレーニングのスピードと効率が劇的に向上しました。セルフアテンションメカニズムを導入し、モデルがシーケンス内の各部分の重要性を距離に関係なく評価することができるようにしました。これにより、翻訳、質問応答、テキスト要約といった幅広いNLPタスクで前例のない改善がもたらされました。

トランスフォーマーベースのモデルが達成できることの境界を押し広げるための研究は続いています。GPT-4およびその同時技術は、アーキテクチャとトレーニング手法の進歩により、単にスケールが大きくなっただけでなく、より効率的かつ能力豊かになっています。モデルが最小限の例でタスクを実行するfew-shot learningや、より効果的な転移学習の手法は、現在の研究の最前線にあります。

トランスフォーマーベースの言語モデルは、バイアスを含むデータから学習します。研究者や実践者は、これらのバイアスを特定し、理解し、軽減するために積極的に取り組んでいます。キュレーションされたトレーニングデータセットから、公平性と中立性を目指したトレーニング後の調整まで、幅広いテクニックがあります。

</p説明のため、word2vecモデルをトレーニングし、仮想的な3次元空間で単語を表すことにしましょう。埋め込み（通常は3d以上の次元ですが、ここでは簡単のために縮小されています）は次のように見えるかもしれません：

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