【ITニュース解説】Understanding Transformers Using a Minimal Example

ニュース記事のタイトル「Understanding Transformers Using a Minimal Example」が示唆するように、Transformerという技術は、現代の人工知能、特に自然言語処理において非常に重要な役割を担っている。システムエンジニアを目指す初心者にとって、Transformerの基本的な仕組みを理解することは、現在のAI技術の根幹を把握する上で不可欠だ。

Transformerは、Googleの研究者たちによって2017年に発表された「Attention Is All You Need」という論文で提案された深層学習モデルである。それまでの自然言語処理モデルでは、RNN（リカレントニューラルネットワーク）やその派生モデル（LSTM、GRU）が主流だった。これらのモデルは、時系列データやシーケンスデータを扱うのに適しており、文章の単語を一つずつ順番に処理することで文脈を理解しようとした。しかし、RNNにはいくつかの課題があった。一つは、長い文章になると最初の単語の意味が最後の単語まで伝わりにくくなる「長距離依存性」の問題である。もう一つは、単語を順番に処理するため、並列計算が難しく、大規模なデータでの学習に時間がかかる点だった。

Transformerはこれらの課題を解決するために、Attentionメカニズムという革新的な仕組みを導入した。Attentionメカニズムの核心は、入力された文章中の各単語が、同じ文章中の他のどの単語と関連性が強いのかをモデル自身が動的に判断し、その関連性の強さに応じて注目度を変えることにある。例えば、「彼が本を読んでいると、それが非常に面白かった」という文があった場合、「それ」という代名詞が「本」を指していることをモデルが理解できるようになる。Attentionは、この「どの情報に注目すべきか」というプロセスを自動で学習する。

Transformerで使われるAttentionは、特に「Self-Attention（自己注意）」と呼ばれる種類である。これは、文章中の各単語が、その文章中の他のすべての単語に対してAttentionを計算するというものだ。このSelf-Attentionの計算には、Query（問い合わせ）、Key（鍵）、Value（値）という3つの概念が用いられる。各単語は、自分自身をQueryとして、文章中の他のすべての単語のKeyと比較し、類似度を計算する。この類似度が高いほど、そのKeyを持つ単語に対するAttentionの重みが大きくなる。そして、計算された重みを使って、対応するValueを重み付けして合計することで、その単語の新たな表現（文脈を考慮したベクトル）を得る。このプロセスによって、各単語は文章全体の文脈情報を取り込んだ形で表現されるようになるため、長距離依存性の問題が大きく改善される。

さらにTransformerは、「Multi-Head Attention（マルチヘッド注意）」という仕組みも採用している。これは、Attention計算を複数回並列に実行し、それぞれのAttentionが異なる側面や異なる粒度で文脈情報を捉えるようにするものである。例えば、あるAttentionヘッドは構文的な関係に注目し、別のヘッドは意味的な関係に注目するといった具合だ。これにより、モデルはより多様な文脈情報を抽出し、表現力を高めることができる。

また、Transformerモデルの大きな特徴の一つに「Positional Encoding（位置エンコーディング）」がある。Attentionメカニズムは、入力された単語間の関連性を計算する際に、単語の出現順序を直接考慮しない。つまり、「猫が犬を追いかける」と「犬が猫を追いかける」という文を、Attentionだけでは区別できない可能性がある。そこで、Transformerは各単語のベクトル表現に、その単語が文章中のどこに位置しているかを示す情報を付加する。これがPositional Encodingであり、モデルに単語の順序という重要な情報を与える役割を果たす。

Transformerの全体的な構造は、主に「エンコーダ」と「デコーダ」という二つのブロックから構成される。エンコーダは、入力された文章（例えば、翻訳元の言語の文章）を受け取り、その文章全体の意味や文脈情報を高次元のベクトル表現として抽出する役割を担う。各エンコーダブロックは、Multi-Head Self-Attention層と、その後に続くFeed Forward Network（全結合ニューラルネットワーク）で構成され、これらの層を複数積み重ねることで、より深い文脈理解が可能になる。

一方、デコーダは、エンコーダが出力した文脈情報と、これまでに生成された単語の列（例えば、翻訳された言語の文章）を受け取り、次にくる単語を予測する役割を担う。デコーダも複数のブロックで構成され、各ブロックにはSelf-Attention層、エンコーダからの出力に注目するAttention層（Encoder-Decoder Attentionと呼ばれる）、そしてFeed Forward Networkが含まれる。Encoder-Decoder Attentionは、生成中の単語が、翻訳元の文章のどの部分に注目すべきかを判断するために使われる。

Transformerの登場は、自然言語処理の分野に大きな変革をもたらした。Attentionメカニズムにより、単語間の長距離依存性を効率的に捉えることが可能になり、同時にSelf-Attentionの計算は各単語ごとに独立して行えるため、並列処理が容易になった。これにより、大規模なデータセットを用いたモデルの学習が大幅に高速化され、より複雑で高性能なモデルの開発が可能になった。

現在、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）は、このTransformerアーキテクチャを基盤として構築されている。Transformerの高い性能と効率性は、これらのモデルが膨大なテキストデータから人間のような自然な言語を生成・理解できるようになった理由の一つである。

システムエンジニアを目指す上で、Transformerの核となるAttentionメカニズム、そのSelf-AttentionとMulti-Head Attention、そしてPositional Encodingの役割、さらにはエンコーダ・デコーダの基本的な構成を理解することは、これからのAI技術を理解し、活用するための第一歩となるだろう。最小限の例を通してこれらの概念に触れることで、複雑に見えるAIモデルの基礎がどのように成り立っているかが見えてくるはずだ。