Transformer モデル アプリケーションの概要

Transformers は、自己注意メカニズムを使用するモデルであり、結果を達成するためにエンコーダー/デコーダー アーキテクチャを採用しています。一般的な Transformer アーキテクチャ ベースのモデルには、BERT や RoBERTa などがあります。

Transformer アーキテクチャは、自然言語処理タスクにおけるシーケンス間の問題を処理するために特別に設計されています。従来の RNN、LSTM、その他のアーキテクチャと比較した場合、Transformer の主な利点は、その独自のセルフアテンション メカニズムにあります。このメカニズムにより、Transformer は入力文内のトークン間の長距離の依存関係と相関関係を正確にキャプチャできるようになり、計算時間を大幅に短縮できます。セルフ アテンション メカニズムを通じて、Transformer は入力シーケンス内の各位置に適応的に重み付けを行い、さまざまな位置でコンテキスト情報をより適切にキャプチャできます。このメカニズムにより、Transformer は長距離の依存関係をより効果的に処理できるようになり、多くの自然言語処理タスクで優れたパフォーマンスが得られます。

このアーキテクチャはエンコーダ-デコーダに基づいており、エンコーダとデコーダの複数の層で構成されています。各エンコーダには、マルチヘッド セルフ アテンション レイヤーや位置完全接続フィードフォワード ニューラル ネットワークなど、複数のサブレイヤーが含まれています。同様に、各デコーダにも同じ 2 つのサブレイヤがあり、エンコーダ-デコーダ アテンション レイヤと呼ばれる 3 番目のサブレイヤが追加されており、エンコーダ スタックの出力に適用されます。

各サブレイヤーの後に正規化レイヤーがあり、各フィードフォワード ニューラル ネットワークの周囲に残りの接続があります。この残りの接続は勾配とデータ フローに自由なパスを提供し、ディープ ニューラル ネットワークをトレーニングする際の勾配消失の問題を回避するのに役立ちます。

エンコーダーのアテンション ベクトルはフィードフォワード ニューラル ネットワークに渡され、そこでベクトル表現に変換されて次のアテンション レイヤーに渡されます。デコーダのタスクは、エンコーダのアテンション ベクトルを出力データに変換することです。トレーニング段階では、デコーダはエンコーダによって生成されたアテンション ベクトルと期待される結果を使用できます。

デコーダは、同じトークン化、単語埋め込み、およびアテンション メカニズムを使用して、期待される結果を処理し、アテンション ベクトルを生成します。次に、このアテンション ベクトルはエンコーダ モジュールのアテンション レイヤーと対話して、入力値と出力値の間の関連付けを確立します。デコーダ アテンション ベクトルはフィードフォワード層によって処理され、ターゲット データ サイズの大きなベクトルにマッピングされます。

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