トランスフォーマーモデル入門：BERTとGPT
近年、自然言語処理（NLP）の分野で目覚ましい進歩を遂げているトランスフォーマーモデルは、その革新的なアーキテクチャによって、従来のRNNやCNNベースのモデルでは困難であった文脈理解や長距離依存関係の把握を可能にしました。本稿では、トランスフォーマーモデルの基本的な仕組みを解説し、特に代表的なモデルであるBERTとGPTに焦点を当て、その特徴、構造、応用例について掘り下げていきます。
トランスフォーマーモデルの基本構造：アテンション機構
トランスフォーマーモデルの核心をなすのは、アテンション機構（Attention Mechanism）です。この機構は、入力シーケンスの各要素が、出力シーケンスの生成においてどれだけ重要であるかを動的に計算し、重み付けを行います。これにより、シーケンス内の離れた単語間の関連性も効果的に捉えることができます。
セルフアテンション（Self-Attention）
トランスフォーマーモデルでは、特にセルフアテンションが重要な役割を果たします。これは、入力シーケンス内の各単語が、同じシーケンス内の他の全ての単語との関連性を計算する仕組みです。具体的には、各単語に対してQuery（問い合わせ）、Key（鍵）、Value（値）という3つのベクトルが生成され、QueryとKeyの内積をとることで類似度を計算し、その類似度に基づいてValueに重みをつけて足し合わせることで、文脈を考慮した単語の表現を獲得します。
マルチヘッドアテンション（Multi-Head Attention）
さらに、トランスフォーマーモデルはマルチヘッドアテンションを採用しています。これは、セルフアテンションを複数並列で行い、それぞれ異なる「観点」から単語間の関連性を学習する仕組みです。これにより、より多様な特徴を捉えることが可能になり、モデルの表現力を高めています。
エンコーダー・デコーダー構造
オリジナルのトランスフォーマーモデルは、エンコーダーとデコーダーの2つの主要部分から構成されます。エンコーダーは入力シーケンスを理解し、その情報を圧縮した表現（コンテキストベクトル）を生成します。デコーダーは、このコンテキストベクトルと、これまで生成された出力シーケンスを用いて、次の単語を予測し、出力を生成していきます。この構造は、機械翻訳などのシーケンス・トゥ・シーケンス（Seq2Seq）タスクに特に適しています。
BERT：文脈を理解する双方向エンコーダー
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、Googleによって開発された、トランスフォーマーのエンコーダー部分のみを利用したモデルです。BERTの最大の特徴は、双方向に文脈を学習する点にあります。従来のモデルが左から右、あるいは右から左へと一方的に文脈を学習するのに対し、BERTは単語の前後両方の文脈を同時に考慮して学習します。
事前学習タスク
BERTは、大量のテキストデータを用いた事前学習によって、汎用的な言語理解能力を獲得します。主な事前学習タスクには以下の2つがあります。
- Masked Language Model (MLM)：入力文の一部をランダムにマスク（隠蔽）し、そのマスクされた単語を予測するタスクです。これにより、単語の前後関係を学習します。
- Next Sentence Prediction (NSP)：2つの文が連続しているかどうかを予測するタスクです。これにより、文間の関係性を学習します。
ファインチューニング
事前学習済みのBERTモデルは、特定のタスク（感情分析、質問応答、固有表現抽出など）に対して、少量のラベル付きデータを用いてファインチューニングすることで、高い性能を発揮します。タスク固有の小さなネットワークをBERTの出力層に追加し、事前学習で得られた知識を活かしながら、タスクに特化した学習を行います。
GPT：生成能力に特化した自己回帰型デコーダー
GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、OpenAIによって開発された、トランスフォーマーのデコーダー部分のみを利用したモデルです。GPTは、自己回帰型の生成モデルであり、過去に生成した単語列に基づいて次の単語を予測する形で文章を生成します。
事前学習タスク
GPTの事前学習タスクは、主に言語モデリングです。これは、与えられた単語列の次にくる単語を予測するタスクであり、左から右への単方向の文脈を学習します。大量のテキストデータを学習することで、文法的に自然で、かつ文脈に沿った文章を生成する能力を獲得します。
生成能力
GPTシリーズ（GPT-2, GPT-3, GPT-4など）は、その強力な生成能力で知られています。与えられたプロンプト（指示文や開始文）に基づいて、人間が書いたかのような自然で創造的な文章、コード、詩などを生成することができます。特にGPT-3以降は、その巨大なパラメータ数と学習データ量により、Few-shot Learning（少数の例から学習する能力）やZero-shot Learning（例がなくてもタスクをこなす能力）も示しています。
BERTとGPTの比較と応用例
BERTとGPTは、それぞれ異なる強みを持っています。
- BERT：文脈理解に優れており、分類、抽出、質問応答などの理解系タスクに適しています。
- GPT：生成能力に特化しており、文章生成、対話システム、要約などの生成系タスクに適しています。
これらのモデルは、以下のような多岐にわたる応用例があります。
- 検索エンジンの精度向上
- チャットボットや仮想アシスタント
- 文章校正・校閲ツール
- コンテンツ生成（ブログ記事、広告コピーなど）
- プログラミングコード生成支援
- 機械翻訳
- 感情分析
- 質問応答システム
まとめ
トランスフォーマーモデル、特にBERTとGPTは、自然言語処理の分野に革命をもたらしました。アテンション機構という革新的な技術により、文脈理解能力が飛躍的に向上し、多様なNLPタスクでSOTA（State-of-the-Art）を達成しています。BERTは文脈理解に、GPTは文章生成に強みを持ち、それぞれが異なる応用分野で活躍しています。これらのモデルの登場は、AIが人間の言語をより深く理解し、自然にコミュニケーションできるようになる未来を切り拓いています。
