Reformer

Reformerは、Google AIの研究者によって開発された効率的なTransformerモデルの一種です。メモリ使用量と計算量の多さから標準的なTransformerアーキテクチャにとって大きな課題となる、非常に長いデータシーケンスを処理するように設計されました。Reformerは、革新的な技術を導入することにより、単一のアクセラレータで最大100万語のコンテキスト長を処理できるため、本全体や高解像度画像を扱うことが可能です。この効率性は、大規模言語モデル（LLM）や、人工知能（AI）におけるその他のシーケンスベースのタスクの能力を向上させる上で中心的な役割を果たします。

Reformerはどのように効率を達成するか

Reformerの効率性は、標準的な注意機構とメモリアロケーションのボトルネックに対処する2つの主要なイノベーションから生まれています。

• 局所性鋭敏型ハッシュ（LSH）注意機構: 従来のTransformerは、シーケンス内のすべての単語のペアに対して注意スコアを計算しますが、シーケンス長が長くなるにつれて計算コストが高くなります。Reformerは、この完全な注意機構を局所性鋭敏型ハッシュ（LSH）を使用した近似に置き換えます。この手法は、類似した単語をバケットにグループ化し、これらのより小さなグループ内でのみ注意を計算することで、計算負荷を劇的に軽減します。これは、意味（またはベクトル空間）が近い単語は、同じバケットにハッシュされる可能性が高いという原理に基づいて動作します。
• 可逆残差レイヤー： メモリを節約するために、標準的なニューラルネットワークは、バックプロパゲーション中に使用されるように各レイヤーからのアクティベーションを保存します。これは、特に深いモデルでは、大量のメモリを消費します。Reformerは可逆レイヤーを使用しており、トレーニング中に後続のレイヤーのアクティベーションから任意のレイヤーのアクティベーションを再計算できます。これにより、アクティベーションをメモリに保存する必要がなくなり、メモリフットプリントが大幅に削減され、はるかに大きなモデルのトレーニングが可能になります。この概念は、元のReformerの研究論文で詳しく説明されています。

アプリケーション

Reformerの長いシーケンスを処理する能力は、機械学習（ML）、特に自然言語処理（NLP）など、さまざまなタスクに適しています。

• 長文ドキュメント分析: コンテキストが数千または数百万の単語に及ぶ書籍全体、長大な研究論文、または法律文書に関する要約や質問への回答。たとえば、Reformerモデルを使用して、複数章からなる技術レポートの簡潔なテキスト要約を生成できます。
• Genomics: 分析およびパターン認識のための長いDNAまたはタンパク質配列の処理。ゲノムデータは何十億もの塩基対で構成される可能性があり、Reformerはパターンまたは突然変異を識別するための理想的なアーキテクチャになります。
• 長尺メディア処理：音声認識のための長いオーディオファイルの分析、拡張された楽曲に基づく音楽生成、または長期間にわたるビデオ分析。例としては、数時間におよぶ会議や講義を効率的に書き起こすことが挙げられます。
• 画像生成： 一部のアプローチでは、特に高解像度画像の場合、画像をピクセルのシーケンスとして扱います。Reformerは、Text-to-Image生成のようなタスクのために、これらの非常に長いシーケンスを処理できる可能性があります。
• 拡張時系列分析： 数十年にわたる株式市場のトレンドを予測したり、長期的な気候データを分析するなど、非常に長い時系列データのモデリング。

Ultralytics YOLOのようなモデルは、画像内の効率的な物体検出に焦点を当てており、多くの場合、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）またはPyTorchのようなフレームワークで構築されたRT-DETRのようなハイブリッドアーキテクチャを使用していますが、Reformerで検討されている計算効率とメモリ効率の原則は、深層学習分野全体に関連しています。このような進歩を理解することは、より高性能でアクセスしやすいAIモデルに向けたイノベーションを推進するのに役立ちます。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、AI開発とモデルのデプロイを簡素化することを目指しています。

他の長系列モデルとの比較

Reformerは、標準的なTransformerの制限を克服するために設計されたいくつかのモデルの1つです。他のモデルと区別することが重要です。

• Longformer: Reformerと同様に、Longformerは長いシーケンス用に構築されています。ただし、スライディングウィンドウ（ローカルアテンション）といくつかのグローバルアテンショントークンを組み合わせた異なるアテンションパターンを使用します。これにより、ローカルコンテキストが最も重要なドキュメントに非常に効果的ですが、遠い関係をキャプチャするためのReformerのハッシュベースのアプローチほど柔軟ではありません。
• Transformer-XL： このモデルは、Transformerアーキテクチャに再帰を導入し、情報がテキストの1つのセグメントから次のセグメントに流れることを可能にします。Transformer-XLは、言語モデリングのような自己回帰タスクに特に効果的ですが、ReformerやLongformerのように、1回のパスで単一の非常に長い入力を処理するように設計されていません。
• 標準的なTransformer: 元のTransformerモデルは完全な自己注意を使用しているため、非常に効果的ですが、その計算量が二次関数的に増加するため、数千トークンを超えるシーケンスには実用的ではありません。Reformerの主な貢献は、Transformerと同様の性能を、はるかに長い入力に対して実現可能にしたことです。詳細なモデル比較については、ドキュメントをご覧ください。