人工知能（AI）に関しては、トランスフォーマーアーキテクチャほど影響力のある開発はほとんどありません。2017年のアイコニックな論文「アテンション・イズ・オール・ユー・ニード（Attention Is All You Need）」で紹介されたトランスフォーマーは、AI 業界を根本的に再構築し、さまざまな領域にわたる数え切れないほどのブレークスルーの基礎構造となっています。
トランスフォーマーの勝利:AI の飛躍的進歩
物語は2017年、8人のメンバーからなるGoogleリサーチチームが、「必要なのは注意だけ」という画期的な論文を共同執筆したことから始まります。この研究では、自然言語処理 (NLP) に革命をもたらしたディープラーニングアプローチであるトランスフォーマーアーキテクチャが紹介されました。トランスフォーマーが登場する前は、NLP の世界ではリカレント・ニューラル・ネットワーク (RNN) が主流でした。しかし、RNN はデータを順番に処理していたため、テキスト内の長期的な依存関係を捉えることができませんでした。
トランスフォーマーの主な革新は、そのアテンションメカニズムにあります。RNN とは異なり、トランスフォーマーは与えられたテキスト入力のすべての部分を同時に分析できます。この並列化により、シーケンス内の距離に関係なく、単語間の関係を把握できるようになり、テキストをより包括的に理解できるようになります。
トランスの利点は、精度の向上だけではありません。並列処理により、RNN よりも計算効率が向上します。さらに、トランスフォーマーは優れたスケーラビリティを備えているため、はるかに多くのパラメーターを使用して構築でき、処理能力と汎用性がさらに向上します。
これらの利点により、トランスフォーマーはAIの最前線に躍り出ました。今日では、GPT-3 や ChatGPT から Bard や Bing Chat まで、すべての主要な NLP モデルはトランスフォーマーアーキテクチャに基づいて構築されています。トランスフォーマーの影響は NLP を超え、コンピュータービジョン、ロボット工学、さらには計算生物学の進歩を後押ししています。
トランスフォーマーの共同開発者の1人であるAshish Vaswaniは、その重要性を適切にまとめています。「トランスフォーマーは、入力のさまざまな部分間の相互作用を非常に迅速に一度にキャプチャする方法です。これは、文中の断片間、音楽の音符、画像のピクセル、タンパク質の一部間の相互作用を捉える一般的な方法です。どんなタスクにも応用できます。」
トランスフォーマーのアキレス腱:限界と課題
その紛れもない成功にもかかわらず、トランスフォーマーには限界がないわけではありません。新しいアーキテクチャの出現への道を開く主な欠点は次のとおりです。
- 高い計算コスト:最先端のトランスフォーマーモデルをトレーニングするには、何千ものGPUを長期間稼働させる必要があり、莫大な計算コストが発生します。ハードウェアメーカーがますます高まる AI 処理能力の需要に追いつくのに苦労しているため、これが世界的なチップ不足の引き金にもなっています。
- シーケンス長による二次スケーリング：トランスフォーマーの重大な欠点は、シーケンス長による二次スケーリングです。入力シーケンスの長さが長くなると、それを処理するための計算要件は指数関数的に大きくなります。そのため、トランスフォーマーは教科書全体やゲノム全体など、非常に長いシーケンスの処理にはあまり適していません。
- 継続的な学習ができない:電流トランスフォーマーモデルには静的パラメーターがあります。一度トレーニングすると、これらのパラメータは固定されたままになり、モデルが導入時に遭遇する新しい情報を学習したり適応したりすることができなくなります。
- 説明可能性の欠如：トランスフォーマーの内部の仕組みは複雑なため、トランスフォーマーの推論と意思決定のプロセスを理解するのが困難です。これは、特に医療分野において、高いレベルの透明性と安全性が求められる用途にとって大きなハードルです。
次世代 AI アーキテクチャ
トランスフォーマーの限界は、その能力を超えることを目指す代替アーキテクチャの研究に拍車をかけています。
サブ二次アーキテクチャ
これらのアーキテクチャは、ハイエナと同様に、トランスフォーマーを悩ませている二次スケーリングのボトルネックを克服しようとしています。Hyena は注意ではなく畳み込みと要素単位の乗算を利用しているため、長いシーケンスを効率的に処理できます。初期の結果は有望で、必要な計算能力は大幅に抑えられながら、トランスフォーマーと同等の性能が実証されています。
液体ニューラルネットワーク
線虫の脳の生体構造から着想を得た液体 ニューラルネットワーク 独自の利点を提供します。これらのネットワークは、確率的な重みが大きく、サイズが小さいため、継続的な学習機能を備えています。さらに、アーキテクチャがシンプルなため、トランスフォーマーに比べて解釈しやすくなります。現在、液体ニューラルネットワークは時系列データに限られていますが、ロボット工学アプリケーションでは有望です。
サカナ・アイのアプローチ
「必要なのは注意だけ」という論文の共著者によって設立されたSakana AIは、自然からインスピレーションを得たAIへのアプローチを提唱しています。彼らは、進化論と集団的知性の原則からインスピレーションを得て、複数のコラボレーションモデルで構成されるシステムを構想しています。このアプローチでは、手作業で設計された機能に頼るのではなく、データから学ぶことが優先され、より適応性が高く堅牢な AI システムにつながる可能性があります。
これからの道:AI の多面的な未来
トランスフォーマー革命は紛れもなくAIを変えました。しかし、さらに強力で汎用性の高い AI アーキテクチャの探求は続いています。AI アーキテクチャの未来は、現時点で次の 2 つのうちのいずれかで実現する可能性があります。
- ドメイン固有のアーキテクチャ:異なるアーキテクチャが特定のドメインを支配するという、専門化への回帰が起こる可能性があります。言語処理ではトランスフォーマーが引き続き優勢かもしれませんが、ハイエナのような準二次アーキテクチャは、タンパク質モデリングやビデオ理解など、長いシーケンス解析を必要とするタスクに優れています。継続的な学習と説明のしやすさに重点を置いたリキッド・ニューラル・ネットワークは、自動運転車のようなセーフティ・クリティカルなアプリケーションにおいて特に価値があることが分かるでしょう。
- ユニバーサルサクセサー：あるいは、すべてのドメインでトランスフォーマーを上回る、単一の優れたアーキテクチャが登場するかもしれません。このアーキテクチャは、変圧器の全体的な性能を維持または上回りながら、サブ2次アーキテクチャの効率、液体ニューラルネットワークの継続的学習機能、およびセーフティクリティカルなアプリケーションに求められる説明可能性など、現在の競合他社の強みを組み合わせるのが理想的です。
今後数年間は、AIアーキテクチャの軌跡を決定する上で絶対的に重要です。研究が進み、これらの新しいアーキテクチャが成熟するにつれ、トランスフォーマーがその優位性を維持するのか、それとも新世代の AI モデルに屈するのかが分かるでしょう。
トランスフォーマーアーキテクチャの技術的ニュアンス
トランスフォーマーは通常、エンコーダー/デコーダーアーキテクチャを使用して構築されます。エンコーダーは入力シーケンスを処理し、その意味と単語間の関係をキャプチャします。次に、デコーダーはエンコードされた情報を利用して出力シーケンスを生成し、意味を新しい形式 (翻訳、要約など) に変換します。
変圧器の中核となる革新は、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、モデルは現在の処理ステップに最も関連する入力シーケンスの特定の部分に焦点を合わせることができます。アテンション・ウェイトの計算によって各入力要素の重要性が定量化されるため、モデルは目前のタスクにとって重要な情報に選択的に注意を向けることができます。
トランスフォーマーで使われる注意には、主にセルフアテンションとマスクアテンションの2つがあります。セルフアテンションにより、モデルは入力シーケンスのすべての要素に同時に注意を向けることができるため、文中の単語間の関係をより深く理解できるようになります。一方、マスクド・アテンションは、機械翻訳のようなタスクで使用されます。このようなタスクでは、モデルは将来の単語をのぞき見することなく、シーケンス内の次の単語を予測する必要があります。これは、デコード中に次の単語をマスクして、モデルが以前に処理された情報のみに依存するようにすることで実現されます。
トランスフォーマーは、マルチヘッドアテンションと呼ばれる強力な手法を採用しています。このアプローチでは、それぞれが入力シーケンスのさまざまな側面に焦点を当てた複数の独立したアテンションヘッドを使用します。次に、これらのヘッドからの出力が連結されて、入力の表現がより豊かになります。
トランスフォーマーにはシーケンス内の単語の順序をキャプチャするメカニズムが組み込まれていないため、位置エンコーディングが導入されました。この手法は、各単語の位置に関する情報を入力埋め込みに追加し、モデルが文中の単語の相対順序を理解できるようにします。
トランスフォーマーエコシステム:ツールとリソース
BERT、RobertA、T5など、事前にトレーニングされた多数のトランスフォーマーモデルがすぐに入手できます。これらのモデルは、テキストとコードの膨大なデータセットでトレーニングされているため、特定のアプリケーションに合わせて微調整すれば、さまざまな NLP タスクを高精度で実行できます。
TensorFlow、PyTorch、Hugging Face Transformer などのオープンソースライブラリは、トランスフォーマーモデルを構築およびデプロイするための使いやすいツールを提供します。これらのライブラリには、事前にトレーニングされたモデル、微調整用の機能、コアトランスフォーマーアーキテクチャの効率的な実装などが含まれます。
Google Cloud AI Platform、Amazon SageMaker、Microsoft Azure などの主要なクラウドプロバイダーは、トランスフォーマーモデルのトレーニングとデプロイのためのクラウドベースのソリューションを提供しています。これらのプラットフォームでは強力な GPU と TPU を利用できるため、ユーザーはハードウェアに多額の投資をしなくても大規模モデルをトレーニングできます。
Sapien によるトランスフォーマーベースモデルの微調整
トランスフォーマー革命は、さまざまな業界に革命をもたらす大規模言語モデル (LLM) の計り知れない可能性を浮き彫りにしました。ただし、最も強力な LLM であっても、バイアスやバイアスによって制限を受けることがあります。 幻覚 トレーニングデータ内にあり、説明のしやすさが欠けています。ここで、Sapien の中核となる専門知識であるヒューマン・イン・ザ・ループ (HIL) ラベリングが必要となります。
カスタムデータに関するLLMのトレーニング あらゆるモデルの基礎です。Sapien のデータラベリングサービスでは、専門家からのフィードバックをもとに、事前にトレーニングされたトランスフォーマーモデルやカスタムビルドのLLMを微調整できます。当社の包括的なラベリングソリューションは、LLM 開発に関連する主な課題に対処します。
- バイアスの軽減：膨大なデータセットでトレーニングされたトランスフォーマーモデルは、社会的バイアスを受け継ぎ、増幅する可能性があります。Sapienの多様なラベル作成スタッフは、多層的なアプローチを通じてバイアスを軽減し、LLMがバランスのとれた代表的なデータセットに基づいてトレーニングを受けられるようにします。
- 説明可能性と透明性：LLM、特にトランスフォーマーは、その理由が不透明な場合があります。Sapien は、トレーニングプロセスにヒューマンフィードバックを取り入れることで、説明が容易な LLM を構築できるよう支援します。これにより、LLM の意思決定プロセスを理解し、アウトプットに対する信頼を育むことができます。
- ドメイン固有の専門知識:LLMの真の力は、特定のドメインに適応する能力にあります。Sapienのラベル業者のグローバルネットワークには、医療や金融から法務や教育まで、さまざまな業界の対象分野の専門家が含まれています。この専門知識により、貴社のLLMはドメイン固有のデータやニュアンスに合わせて微調整され、お客様独自のユースケース内でのパフォーマンスを最大化できます。
Sapienのデータラベリングプラットフォームは、LLM開発プロセスの進化するニーズに対応するためのスケーラブルで柔軟なソリューションを提供します。チャットボットプロジェクトにスペイン語を話すラベラーの専任チームが必要な場合でも、北欧の野生生物の専門家を活用して画像認識モデルを微調整する必要がある場合でも、Sapien には提供できるリソースと専門知識があります。
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