BERT モデルでは何層の Transformer 層が使用されていますか?

BERT は、ネットワーク構造として Transformer を使用する事前トレーニング済みの言語モデルです。 Transformer はリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) と比較して並列計算が可能で、シーケンス データを効率的に処理できます。 BERT モデルでは、入力シーケンスを処理するために多層の Transformer が使用されます。これらの Transformer レイヤーは、セルフ アテンション メカニズムを利用して、入力シーケンスのグローバル相関をモデル化します。したがって、BERT モデルはコンテキスト情報をよりよく理解できるため、言語タスクのパフォーマンスが向上します。

BERT モデルは、事前トレーニングと微調整という 2 つの主要な段階で構成されます。事前トレーニング段階では、教師なし学習用の大規模コーパスを使用して、テキストの文脈情報を学習し、言語モデルのパラメーターを取得します。微調整フェーズでは、事前トレーニングされたパラメーターを使用して特定のタスクを微調整し、パフォーマンスを向上させます。この 2 段階の設計により、BERT はさまざまな自然言語処理タスクで適切に実行できるようになります。

BERT モデルでは、入力シーケンスはまず埋め込み層を通じて単語をベクトル表現に変換し、次に複数の Transformer エンコーダーによって処理されて、最終的にシーケンスの表現が出力されます。

BERT モデルには、BERT-Base と BERT-Large という 2 つのバージョンがあります。 BERT-Base は 12 の Transformer エンコーダ層で構成されており、各層には 12 個のセルフ アテンション ヘッドとフィードフォワード ニューラル ネットワークが含まれています。セルフ アテンション ヘッドは、入力シーケンス内の各位置と他の位置の相関を計算し、これらの相関を重みとして使用して入力シーケンスの情報を集約します。フィードフォワード ニューラル ネットワークは、入力シーケンス内の各位置の表現に対して非線形変換を実行します。したがって、BERT モデルは、自己注意と非線形変換の複数の層を通じて入力シーケンスの表現を学習します。 BERT-Large には BERT-Base よりも多くのレイヤーと大きなパラメーター サイズがあるため、入力シーケンスのセマンティック情報とコンテキスト情報をより適切にキャプチャできます。

BERT-Large は、BERT-Base に基づいてさらにレイヤーを追加します。これには 24 の Transformer エンコーダー レイヤーが含まれており、それぞれに 12 のセルフ アテンション ヘッドとフィードフォワード ニューラル ネットワークが含まれています。 BERT-Base と比較して、BERT-Large にはより多くのパラメータとより深い層があるため、より複雑な言語タスクを処理でき、一部の言語タスクでより優れたパフォーマンスを発揮します。

BERT モデルはトレーニング プロセスで双方向言語モデル手法を使用することに注意してください。つまり、入力シーケンス内のいくつかの単語をランダムにカバーし、モデルにこれらのカバーされた単語を予測してください。これにより、モデルはタスクを処理するときに、現在の単語に対する前の単語の影響を考慮するだけでなく、現在の単語に対する後続の単語の影響も考慮することができます。このトレーニング方法では、モデルが任意の位置で入力シーケンスを処理できる必要があるため、シーケンス情報を処理するために多層の Transformer を使用する必要があります。

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