Reformer

リフォーマーは、標準モデルでは計算上困難となる非常に長いデータシーケンスを処理するために設計された、トランスフォーマーアーキテクチャの効率的な変種である。従来の深層学習システムに内在するメモリボトルネックを解決するために導入されたリフォーマーは、 アテンション機構の複雑性を二次関数から対数線形項へと低減します。この革新により、 人工知能研究者は単一のGPU上で、 数万トークンに及ぶコンテキストウィンドウ（書籍全体、高解像度画像、長大な音楽作品など）を用いたモデル訓練が可能となります。 GPUでモデルを訓練することを可能にした。

リフォーマーの中核的革新

リフォーマーは、BERTやオリジナルのGPTシリーズといったモデルとは異なる2つの主要なアーキテクチャ変更によって効率性を実現している。これらの手法は、モデルトレーニング中に活性化値を保存するために必要な膨大なメモリ問題に対処するものである。

• 局所性感受性ハッシュ（LSH）によるアテンション：標準的なトランスフォーマーでは、シーケンス内の各要素が他の全ての要素に注意を払うため、膨大な計算負荷が発生します。リフォーマーは局所性感受性ハッシュを用いて類似したベクトルをグループ化します。全てのペアに対してアテンションスコアを計算する代わりに、モデルは近傍の小さな部分集合に対してのみ計算を行うため、推論エンジンの速度が大幅に向上します。
• 可逆残留層（RevNets）： 従来の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勾配を計算するために各層の活性化値を保存する必要がある。Reformerは可逆ニューラルネットワークを利用しており、これにより逆伝播時に層の出力を用いてその入力を再計算できる。この手法により中間活性化値のキャッシュが不要となり、より大きなバッチサイズに対応するためのメモリを解放できる。

リフォーマー対標準トランスフォーマー

両アーキテクチャとも自己注意機構に依存しているが、機械学習エコシステム内では異なる目的を果たしている。

• 標準トランスフォーマー:短～中程度の長さのシーケンスに最適です。ただし、そのメモリ使用量はシーケンス長($L$)に二次関数的に増加します($O(L^2)$)。感情分析やチャットボットなどのタスクに使用される多くの大規模言語モデル(LLM)の基盤となっています。
• リフォーマー:極端な長さのデータに最適化（$O(L \log L)$）。標準的なトランスフォーマーでは処理不可能な入力（極端に長い時系列分析データの処理やピクセル単位の画像生成など）を扱う能力を得るため、特定の状況下でわずかな精度を犠牲にしている。

実際のアプリケーション

リフォーマーが広大なコンテキストウィンドウを処理できる能力は、データを容易に分割できない分野において新たな可能性を開く。

1. ゲノム解析：DNA配列は数百万の塩基対で構成される。リフォーマーはこれらの長い配列を解析し、 バイオインフォマティクスにおけるパターンを特定できる。 より広い文脈を失うことなく、 タンパク質構造予測を支援する。
2. 長文生成： 標準的なテキスト生成モデルは数段落後に一貫性を失う可能性があるのに対し、リフォーマーは数千語にわたって整合性を維持できるため、長い法的契約書の要約や小説の章全体の生成に適している。

コンピュータビジョンの効率性

改革派はしばしばテキストと関連付けられるが、効率性の原則はコンピュータビジョンにおいて極めて重要である。改革派がトランスフォーマーを最適化するのと同様に、YOLO26のような現代のビジョンモデルはリアルタイム推論のために畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を最適化する。ハードウェアリソースがUltralytics 介してモデルをエッジデバイスに展開する際には、メモリ制約を理解することが不可欠である。

以下のコードは、PyTorchを使用してモデルのメモリ使用量を調査する方法を示しています。 PyTorchReformerのようなメモリ効率の高いアーキテクチャの開発において中核となる概念です。

import torch
import torch.nn as nn

# Define a simple Transformer layer (Standard, not Reformer optimized)
layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512, nhead=8)
model = nn.TransformerEncoder(layer, num_layers=6)

# Create a long sequence input (Sequence Length: 2000, Batch: 1, Features: 512)
# Standard Transformers struggle as this length increases.
input_data = torch.rand(2000, 1, 512)

# Check parameter count to understand model complexity
params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
print(f"Model Parameters: {params:,}")

# Perform a forward pass
output = model(input_data)
print(f"Output shape: {output.shape}")

関連概念

• スパースアテンション： LSHを含むより広範な手法のカテゴリーであり、モデルが計算量を節約するためにトークンの一部のみに注目する。
• 勾配チェックポイント法： モデル学習中に計算時間をメモリと交換するために用いられる、 可逆層に類似した手法。
• モデル最適化： モデルの効率性を向上させる一般的な手法であり、量子化、プルーニング、およびReformerのようなアーキテクチャ変更を含む。