【パターン認識ラジオ】単語脳から文脈脳へ：Attentionメカニズムという革命

パターン認識ラジオのリスナーの皆さん、こんにちは。今日は、近年、AIと言語処理の世界を変えている「Transformerモデル」とその核となる「アテンションメカニズム」について、話をしましょう。   機械翻訳の世界は長い歴史を持ち、それぞれの時代で異なる技術が重要となりました。初期の機械翻訳は統計的な手法を中心に行われていましたが、これらは文脈の理解や長い文の翻訳に苦労することが多くありました。   次に登場した再帰的なニューラルネットワーク、特にLSTMやGRUは一語ずつ情報を処理し、それぞれの単語に関する情報を一部保存しながら処理を進めるというアプローチをとりました。しかし、遠くの単語同士の関係性を捉えるのが難しく、また、一語ずつ処理するために計算効率にも課題がありました。   そして2017年、革新的な新手法「Transformerモデル」が登場しました。このモデルは「アテンション」メカニズムという全く新しい考え方を導入し、言語処理のパラダイムを変えました。アテンションとは直訳すると「注目」を意味し、各単語が他のどの単語に「注目」するべきかを決める役割を果たします。   例えば、「工学院大学は現在、新宿と八王子にキャンパスを持ちます。歴史の長い大学です。」という文を考えてみましょう。Transformerモデルは、全ての単語が他の全ての単語に注目することで、文全体の意味をより良く理解しようとします。これにより、単語間の距離に関わらず、深い文脈理解が可能となります。さらに、これらの計算は並列化可能であり、計算効率の大幅な向上をもたらしました。   Transformerモデルの重要な特徴の一つは「マルチヘッド・アテンション」です。これにより、モデルは異なる視点から同じ情報を「注目」することが可能になり、より豊かな解釈が可能となりました。   数式を少し見てみましょう。アテンションメカニズムは、クエリ(Q)、キー(K)、値(V)の3つの成分から成り立ちます。クエリとキーの内積を取り、それをスケーリングした上でソフトマックス関数に通すことで、各単語にどれだけ注目するかの重みを計算します。そしてその重みと値を掛け合わせることで、最終的な出力を得ます。   このように、Transformerとアテンションメカニズムは、機械翻訳だけでなく、質問応答や文章生成など、多岐にわたる自然言語処理タスクに大きな影響を与えています。これらの技術の登場により、私たちの言葉を理解し、そして応答するAIの未来は大きく前進しました。 https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud https://youtu.be/gP7jjWApgHA https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html https://wcci2024.org/

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