【ITニュース解説】Transformer Architecture

Transformerは、現代の大規模言語モデル（LLM）の基盤となっている革新的なニューラルネットワークアーキテクチャである。この技術が登場する以前は、RNN（リカレントニューラルネットワーク）というモデルが文章のような連続したデータを処理するのに使われたが、いくつかの大きな課題を抱えていた。その一つは、処理の並列化が難しい点である。RNNは前の単語の処理結果を受けて次の単語を処理するという逐次的な性質を持つため、計算を効率的に分散して行うことが困難だった。また、学習中に勾配（モデルの重みを調整する際に使われる数値）が極端に小さくなって学習が進まなくなる「勾配消失問題」や、逆に極端に大きくなって学習が不安定になる「勾配爆発問題」も発生しやすかった。

Transformerはこれらの問題を解決するために開発された。Transformerの核心的な能力は、文中の単語間の関係性を正確に理解することにある。例えば、「The person executed the swap because it was trained to do so.（その人物は入れ替えを実行した。なぜなら、それがそうするように訓練されていたからだ。）」という文と、「The person executed the swap because it was an effective hedge.（その人物は入れ替えを実行した。なぜなら、それが効果的なヘッジだったからだ。）」という文を比較してみよう。最初の文では「it」が「person（人物）」を指し、二番目の文では「it」が「swap（入れ替え）」を指している。Transformerは、このような代名詞が何を示すのかを、単語間の関連度を数値で計算することによって判断する。

Transformerが情報を扱う際、すべての単語やその関係性は数値として表現される。これらの数値は「テンソル」と呼ばれる多次元配列に格納される。例えば、ベクトルは1次元のテンソルであり、行列は2次元のテンソルである。より高次元の配列は、NDテンソルとして扱われる。入力された単語は、まず「埋め込み（embedding）」と呼ばれる数値ベクトルに変換される。この埋め込みは、単語の出現頻度や、他の単語との共起（一緒に現れること）といった情報を基に作られる。これにより、単語の意味や文脈上の特徴が数値として捉えられるのである。

このアーキテクチャは、主に三つの「行列」を使って動作する。それが「Query（クエリ）行列」「Key（キー）行列」「Value（バリュー）行列」である。これらはそれぞれ、文中の単語の異なる側面を数値化したものである。

まず「Query」は、モデルが「知りたいこと」や「質問」を表す。上記の例で言えば、「it」が何であるかを問いかける質問のようなものである。次に「Key」は、文中の各単語が持つ「手がかり」や「証拠」を表す。つまり、それぞれの単語が持つ固有の情報が数値化されたものである。Transformerは、このQueryとKeyを数学的に掛け合わせることで、「アテンションスコア」を算出する。このスコアは、Queryの質問に対してどの単語の手がかりが最も関連性が高いかを示す数値である。

このアテンションスコアの計算には、いくつかの数学的な処理が伴う。まず、スコアは安定性を保つために「スケーリング」される。その後、「ソフトマックス」関数を使って正規化され、それぞれのスコアが0から1の間の確率に変換され、全ての確率の合計が1になるように調整される。これにより、各単語の関連性が相対的な重要度として表現される。

最後に「Value」は、各単語が持つ「実際のコンテンツ」や「意味内容」そのものを表す。例えば、「person（人物）」であれば「生きている存在」といった意味、「swap（入れ替え）」であれば「行動」といった具体的な情報がValueとして数値化されている。モデルは、先に計算したアテンションスコアを、このValue行列に掛け合わせる。これにより、Queryに対して最も関連性の高い単語のValueがより強く反映された情報が生成される。この最終的な情報が、モデルが「it」が何であるかを判断するために使われるのだ。

これらの抽象的なQuery、Key、Valueの行列に含まれる数値（重み）は、「バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）」というプロセスを通じて学習される。学習は、まずモデルが何らかの予測出力を生成することから始まる。次に、その予測と実際の正解ラベルを比較し、「損失（loss）」、つまり予測と正解の間の誤差を計算する。損失が大きいほど、モデルの予測が悪いことを意味する。これは、計算された出力と実際の出力の差によって算出される。その後、この損失がどれくらい各重みに起因しているかを示す「勾配（gradient）」、いわば誤差に対する各重みの影響度を計算する。勾配は、損失関数の「傾き」のようなものであり、この傾きが大きいほど、その重みが誤差に大きく影響していることを示唆する。最終的に、モデルは勾配が示す方向とは逆の方向に重みを微調整する。例えば、損失の傾きがy = 2xである場合、重みはy = –2xの方向に動かされ、これにより損失が減少するように重みが更新される。このプロセスが何度も繰り返されることで、モデルは徐々に文脈を正確に理解し、適切な予測を行うようになる。

このように、Transformerは単語間の複雑な関係性を数値的に捉え、アテンションメカニズムとバックプロパゲーションによる学習を通じて、次の単語を予測するという基本的なタスクを高い精度で実行する。現代の最先端のLLMは、このTransformerアーキテクチャを基盤として構築されており、その能力は多岐にわたる。