ニューラル ネットワークからトランスフォーマーへ: 機械学習の進化 - DATAVERSITY

ニューラル ネットワークからトランスフォーマーまで: 機械学習の進化 – DATAVERSITY

タイムスタンプ：29年2024月3日午前35時XNUMX分
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大規模言語モデル (LLM) のような基礎モデルは広大で進化し続ける主題ですが、どのようにしてここにたどり着いたのでしょうか? LLM に到達するには、AI と機械学習という包括的なトピックから始めて、いくつかの層を剥がす必要があります。機械学習は AI の中にあり、データから学習し、データに基づいて意思決定を行うようにコンピューターに教えるプロセスにすぎません。

その中心となるのはさまざまなアーキテクチャまたはメソッドであり、それぞれがデータの処理と学習に対する独自のアプローチを備えています。これらには、人間の脳の構造を模倣するニューラル ネットワーク、一連のルールに基づいて意思決定を行うデシジョン ツリー、最適な分割線またはマージンを見つけてデータを分類するサポート ベクター マシンが含まれます。

ディープラーニングというのは、 機械学習のサブセット これらの概念をさらに発展させたものです。これは、相互接続されたノードまたはニューロンの多くの層で構成される、ディープ ニューラル ネットワークとして知られる複雑な構造を使用します。これらの層により、モデルは膨大な量のデータから学習できるようになり、ディープラーニングが画像認識や音声認識などのタスクに特に効果的になります。

ディープラーニングへの進化

ディープラーニングは、従来の機械学習からの大きな変化を表しています。従来の機械学習には、機械が厳選した特徴を与えることが含まれますが、深層学習アルゴリズムはこれらの特徴をデータから直接学習し、より堅牢で複雑なモデルを生成します。計算能力とデータ可用性の向上がこの変化を推進し、ディープ ニューラル ネットワークのトレーニングが可能になりました。企業は、事実上無制限のコンピューティングとストレージを顧客に提供するアマゾン ウェブ サービス (AWS) のようなクラウド プロバイダーのおかげでディープ ラーニングを実験できます。

ディープ ラーニングの話に戻ります。ディープ ニューラル ネットワークは本質的にレイヤーのスタックであり、それぞれがデータのさまざまな側面を学習します。層が多いほどネットワークが深くなるため、「深層学習」という用語が生まれます。これらのネットワークは大規模なデータセット内の複雑なパターンを学習できるため、自然言語処理やコンピューター ビジョンなどの複雑なタスクに対して非常に効果的です。

ニューラルネットワーク

ニューラル ネットワークの基本は、人間の脳からインスピレーションを得たもので、網状の構造で接続されたニューロンまたはノードで構成されています。各ニューロンは入力データを処理し、変換を適用して、最後に出力を次の層に渡します。これらのニューロン内の活性化関数は、モデルに非線形性を導入することで、ネットワークが複雑なパターンを学習するのに役立ちます。

一般的なニューラル ネットワークは、入力層、隠れ層、出力層の 3 種類の層で構成されます。入力層がデータを受け取り、隠れ層がそれを処理し、出力層が最終結果を生成します。ディープ ラーニングでは多くの場合、隠れ層でほとんどの計算が行われ、ネットワークがデータの特徴から学習できるようになります。

RNN から LSTM へ

リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) は、従来の機械学習における主要な手法であり、テキストや時系列の文などのシーケンシャル データを処理するために開発されました。 RNN はデータを順番に処理し、以前の入力の内部メモリを維持して将来の出力に影響を与えます。ただし、初期入力の影響が長いシーケンスで減少する勾配消失問題により、長距離の依存関係に悩まされます。

長短期記憶ネットワーク (LSTM) は、この制限に対処します。高度なタイプの RNN である LSTM は、情報の流れを制御するゲートを含むより複雑な構造を持っています。これらのゲートは、LSTM が長いシーケンスにわたって重要な情報を保持するのに役立ち、言語モデリングやテキスト生成などのタスクの効率を高めます。

トランスフォーマーの紹介

変圧器のアーキテクチャを入力します。トランスフォーマーは、シーケンシャル データの処理において大幅な進歩を遂げ、多くのタスクで RNN や LSTM を上回ります。で紹介されました 画期的な紙 「必要なのは注意だけです」トランスフォーマーは、セルフアテンションと呼ばれるメカニズムを使用して、入力データのさまざまな部分の重要性を比較検討し、モデルがシーケンスを処理する方法に革命をもたらします。

データを順番に処理する RNN や LSTM とは異なり、トランスフォーマーはシーケンス全体を同時に処理します。この並列処理により、効率的になるだけでなく、言語の翻訳や要約などのタスクにおいて重要な要素である、データ内の複雑な関係を捉えることにも熟達します。

変圧器の主要コンポーネント

トランスフォーマーのアーキテクチャは、セルフ アテンションと位置エンコーディングという 2 つの主要なコンポーネントに基づいて構築されています。自己注意により、モデルは入力シーケンスのさまざまな部分に焦点を当て、特定の単語または要素を処理するときに各部分にどの程度焦点を当てるかを決定できます。このメカニズムにより、モデルはデータ内のコンテキストと関係を理解できるようになります。

位置エンコーディングはもう 1 つの重要な側面であり、モデルにシーケンス内の単語または要素の順序の感覚を与えます。 RNN とは異なり、トランスフォーマーはデータを順番に処理しないため、シーケンスのコンテキストを維持するためにこのエンコードが必要です。このアーキテクチャはまた、エンコーダ ブロックとデコーダ ブロックに分割され、それぞれが入力の処理と出力の生成において特定の機能を実行します。

変圧器アーキテクチャの利点

トランスフォーマーには、以前のシーケンス処理モデルに比べていくつかの利点があります。シーケンス全体を並行して処理する能力により、トレーニングと推論が大幅に高速化されます。この並列処理と自己注意により、トランスフォーマー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、シーケンス内の大きなギャップにまたがるデータ内の関係をキャプチャできるようになります。

これに加えて、トランスフォーマーはデータとコンピューティング リソースに合わせて非常にうまく拡張できるため、大規模な言語モデルの開発の中心となってきました。さまざまなタスクにおける効率と有効性により、特に複雑な NLP タスクにおいて、機械学習コミュニティで人気の選択肢となっています。

機械学習の大規模言語モデルのトランスフォーマー

トランスフォーマーは、GPT (生成事前学習トランスフォーマー) や BERT (トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現) などの多くの大規模な言語モデルのバックボーンです。たとえば、GPT は人間のようなテキストを生成することに優れており、膨大な量のデータから学習して一貫性のある文脈に関連した言語を生成します。一方、BERT は文章内の単語のコンテキストを理解することに重点を置き、質問応答や感情分析などのタスクに革命をもたらします。

これらのモデルは、次の分野を劇的に進歩させました。 自然言語処理、人間の熟練度に近いレベルで言語を理解し、生成するトランスフォーマーの能力を示しています。彼らの成功はイノベーションの波を引き起こし、さらに強力なモデルの開発につながりました。

アプリケーションと影響

自然言語処理におけるトランスフォーマーベースのモデルの応用は広範囲に及び、成長を続けています。これらは、言語翻訳サービス、コンテンツ生成ツール、さらには人間の音声を理解して応答できる AI アシスタントの作成にも使用されます。その影響は言語タスクだけを超えて広がります。トランスは、バイオインフォマティクスやビデオ処理などの分野での使用に適応されています。

これらのモデルの影響は大きく、効率、精度、複雑な言語タスクを処理する能力が向上します。これらのモデルは進化し続けるため、自動コンテンツ作成、パーソナライズされた教育、高度な会話型 AI などの分野で新たな可能性を開くことが期待されています。

明日を変える

今後を展望すると、機械学習におけるトランスフォーマーの未来は明るく、可能性に満ちているように見えます。研究者は革新を続け、これらのモデルの効率と機能を向上させています。トランスフォーマーがより多様な領域に適用され、人工知能のフロンティアがさらに前進することが期待されます。

トランスフォーマー アーキテクチャは、機械学習の歩みにおける重要なマイルストーンを表します。その多用途性と効率性は、自然言語処理の状況を一変させただけでなく、いつか人間と機械の知能の間の境界線を曖昧にする可能性のある将来のイノベーションの準備も整えました。

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