Transformerとは
Transformerは、自然言語処理（NLP）や他の機械学習タスクにおいて非常に重要なモデルの一種です。2017年にVaswaniらによって提案されたこのモデルは、機械翻訳などのタスクで広く使われ、従来のRNN（リカレントニューラルネットワーク）やLSTM（長短期記憶）モデルよりも効率的で強力な結果をもたらしました。
Transformerの特徴
Transformerの大きな特徴は、Self-Attention機構を使用する点です。Self-Attentionにより、Transformerは文全体の中で重要な単語や要素を見つけ、それらの関係性を学習することができます。
RNNでは、基本的に文章の前から順番に読み込んで関係性を学習していくので、離れた単語との関係性をうまく学習できません。
しかし、Self-Attentionではそのような離れた単語との関係性も学習が可能になっています。
この仕組みによって、従来のモデルでは長期記憶ができない（昔の内容の情報は非常に薄くなる）問題が解決されました。
Transformerの構造
Transformerはエンコーダーとデコーダーという2つの主要な部分で構成されています。
- エンコーダーは、入力文をベクトル表現に変換する部分です。文中の各単語の関係性を学習し、入力全体のコンテキストを捉えます。
- デコーダーは、エンコーダーの出力を基に新しい出力（例えば翻訳された文）を生成する部分です。
エンコーダーとデコーダーは複数の層で構成され、それぞれがSelf-Attentionとフィードフォワードネットワークからなります。
Self-Attention機構
Self-Attentionは、Transformerの核心となる部分です。この機構により、入力の各単語が他の単語との関連性を評価し、重要な部分をより強調して学習します。例えば、ある単語が文の中で他の単語とどれだけ強く関連しているかを数値化し、その情報を利用して文全体を理解します。
Self-Attentionでは、「クエリ（Query）」「キー（Key）」「バリュー（Value）」という3つのベクトルが計算され、それらの内積を基に他の単語との関連度が決まります。
基本的に単語ベクトルの内積を計算するので、単語間の類似度を計算しているイメージです。
その類似度に様々な重みをかけて、その重みを学習によって更新することで、多様な関係性の表現を獲得できます。
Transformerの応用
Transformerは、主に以下の分野で利用されています：
- 機械翻訳：英語から日本語への翻訳など、異なる言語間の変換に高い精度を発揮します。
- 文章生成：ChatGPTのような対話型モデルや記事生成モデルは、Transformerを基盤にしています。
- 質問応答システム：与えられたテキストに基づいて質問に答えるシステムで、Transformerは文脈の理解に非常に優れています。
- テキスト要約：長文を簡潔に要約するタスクでもTransformerが活躍しています。
BERTやGPTとの関係
Transformerは多くの後継モデルの基盤となっています。例えば、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）やGPT（Generative Pretrained Transformer）もTransformerアーキテクチャに基づいています。これらのモデルは、異なる目的に特化して改良されています。
- BERT：双方向の情報を同時に学習することで、文全体のコンテキストを理解します。
- GPT：文を生成するタスクに優れ、特に長文の生成や会話の流れを持続する力に強みがあります。
Transformerのメリット
- 並列処理の効率性：RNNとは異なり、Transformerは入力文全体を並列処理できるため、学習速度が速くなります。
- 長期依存関係のキャプチャ：長文や複雑な文でも、重要な要素をSelf-Attention機構で捉えるため、文脈の理解力が高いです。
以下の記事ではTransformerの機構をGNN（グラフニューラルネットワーク）の観点から考えてみたいと思います。
