昨今では、ChatGPTをはじめとする生成AIが注目を集めています。ChatGPTは自然言語処理能力の高さが強みとなっていますが、それを支えているのはトランスフォーマー(Transformer)という技術です。本記事では、AIをより深く理解するために、トランスフォーマーの仕組みや特徴についてご紹介します。

トランスフォーマーとは

トランスフォーマーは、AIの知能を向上させるための深層学習(ディープラーニング)モデルの一種です。2017年にGoogleの研究者らによって発表された「Attention is All You Need」という論文に記載されている自然言語処理に関するモデルであり、従来とは異なる革新的なアプローチによって注目されました。

トランスフォーマーはOpenAIが開発した「GPT」や、Googleが開発した「BERT」「PaLM」などのさまざまな大規模言語モデル(LLM)のベースになっています。これらの大規模言語モデルはすでに私たちの生活になくてはならないものとなっており、トランスフォーマーが生成AIブームのきっかけになったといえるでしょう。

トランスフォーマーの仕組み

トランスフォーマーの構造は、エンコーダ(Encoder)とデコーダ(Decoder)の二つに分かれています。エンコーダは、入力された文章を単語に分割した上でベクトル化(数値データ化)し、機械が処理できる形式に変換する役割を担います。デコーダは、エンコーダによって変換されたデータを受け取り、新しいデータを生成する役割を担います。例えば、英語の文章を打ち込んで「日本語に翻訳してほしい」と指示をした場合、まずはエンコーダが英語の文章をベクトル化し、デコーダがそのデータをもとに日本語の文章データに変換するという流れで処理が進められます。

従来の深層学習モデルでは、エンコーダやデコーダにRNN(リカレントニューラルネットワーク)という仕組みが採用されていました。RNNは文章中の単語を一つずつ順番に処理するものですが、トランスフォーマーではRNNを使用せず、文章中のすべての単語を並列処理する仕組みに改良されています。

また、トランスフォーマーを語る上で重要な仕組みとなっているのがAttentionです。Attentionは入力された文章のどの単語に注目するかを決める仕組みですが、トランスフォーマーは同時に複数の単語に注目できる「Multi-head Attention」という構造を採用しています。これにより、入力された文章のどの単語に注目するか重みづけをしながら学習する「Self-Attention」が実現しており、より正確に文章を理解した上で処理を行えるのです。

トランスフォーマーを活用するメリット

トランスフォーマーには、それ以前の深層学習モデルと比較して優れた点が数多くあります。ここでは、トランスフォーマーの主なメリットをご紹介します。

並列処理によって学習スピードが早まる

従来の深層学習モデルで多く採用されていたRNNでは、文章中の単語を一つずつしか処理できないという課題がありました。一方、トランスフォーマーでは文章中のすべての単語を並列処理することができるため、機械学習のスピードが大幅に速くなります。その結果、GPTやBERTのように多種多様な言語や膨大な知識を学習する大規模言語モデル(LLM)のトレーニングが可能になったのです。

長期記憶が可能で長文を処理できる

従来のRNNでは、長文や時系列データを処理していると初期に入力した情報を徐々に忘れてしまう現象(勾配消失問題)が発生していました。一方、トランスフォーマーはデータ全体を長期的に記憶しておける構造になっているため、最初から最後まで正確に処理できます。その結果、長文の要約や文章生成、時系列を意識した文脈の理解などが求められる用途での実用性が高まりました。

Self-Attentionによる品質向上

トランスフォーマーでは、上述したSelf-Attentionによって文章中の単語の関係性を正確に捉えられます。例えば、文章中に複数の意味を持つ単語が含まれている場合には、その単語がどの意味で使われているのかを、ほかの単語や文脈から推測して処理することが可能です。その結果、文章全体をより深く正確に把握できるため、要約や翻訳といった自然言語処理の能力を飛躍的に向上させられます。

トランスフォーマーが生成AI革命を支えている

トランスフォーマーはさまざまな生成AIで採用されており、その進化を支えてきました。拡張性が高いことから派生系のモデルも生み出しやすく、現在も研究開発が進められています。AIを活用する際は、トランスフォーマーのような深層学習モデルの仕組みまで知っているとより理解が深まるため、興味を持っていただければ幸いです。