変圧器

トランスフォーマーの仕組み

Transformersの核となる革新性は、自己注意メカニズムである。RNNが入力を逐次処理（1つの要素を次々に処理）し、勾配が消失するなどの問題のために長いシーケンスに苦労することがあるのとは異なり、Transformersは入力シーケンスのすべての部分を同時に考慮することができる。この並列処理能力により、NVIDIAなどの GPUのような最新のハードウェア上での学習が大幅にスピードアップする。

一般的な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が、畳み込みを行う固定サイズのフィルターを通して局所的な特徴に注目するのに対して、アテンションメカニズムによってトランスフォーマーは、入力全体にわたる長距離の依存関係や文脈的な関係を捉えることができる。このグローバルな文脈を理解する能力は、Vision Transformers（ViTs）で使用されるテキストや画像パッチのいずれにおいても、複雑な関係を含むタスクにとって極めて重要である。

関連性とインパクト

トランスフォーマーは、文脈の把握や長いシーケンスの処理に有効であるため、多くの最先端AIモデルの基盤となっている。その並列化可能な性質は、OpenAIによって開発されたGPT-3や GPT-4のような、数十億のパラメータを持つ大規模モデルの学習を可能にし、生成AIにおけるブレークスルーをもたらしました。このスケーラビリティと性能により、Transformerは様々なAIタスクの進歩の中心的存在となり、研究および産業界全体のイノベーションを推進している。BERTのような多くの一般的なTransformerモデルは、Hugging Faceのようなプラットフォームを通じて容易に入手可能であり、PyTorchや TensorFlowのようなフレームワークを使用して実装され、しばしばUltralytics HUBのようなMLOpsプラットフォームに統合されています。

AIとMLの応用

トランスフォーマーは汎用性が高く、数多くのAIアプリケーションに電力を供給する：

• 大規模言語モデル（LLM）：ChatGPTのような複雑な言語理解・生成タスクのためのモデル。
• 機械翻訳：Google翻訳のようなサービスは、言語間の高品質翻訳にTransformerベースのモデルを使用しています。
• テキストの要約：膨大な文書を簡潔な要約にまとめる。
• センチメント分析：テキストデータの背後にある感情的なトーンを決定します。
• チャットボットとバーチャルアシスタント：より自然で文脈を意識した会話を可能にする。
• ヴィジョン・トランスフォーマー（ViTs）：Transformerアーキテクチャを視覚タスクに適用する。
• 画像の分類：大域的な特徴を用いて、画像をその内容に基づいて分類する。
• 物体検出： RT-DETRのようなモデルに見られるように、画像内のオブジェクトを識別して位置を特定する。Transformerベースのバックボーンを提供するモデルもある。RTDETRv2とYOLOv5のような技術的な比較を調べることができます。
• 医療画像解析：スキャン画像の異常検出を支援し、ヘルスケアにおけるAIの進歩に貢献する。
• 生物学における配列生成：タンパク質構造とゲノム配列のモデリング

トランスフォーマーと他のアーキテクチャー

トランスフォーマーを他の一般的なニューラルネットワークアーキテクチャと区別することは有益である：

• トランスフォーマーとRNNの比較：RNNはデータを逐次的に処理するため、時系列データには適しているが、長い系列では以前の情報を忘れてしまう傾向がある（消失勾配問題）。Transformersは自己注意を用いてシーケンスを並列処理するため、長距離の依存関係をより効果的に捉え、並列ハードウェア（GPU）上でより高速に学習することができる。
• トランスフォーマーとCNNの比較：CNNは、畳み込みフィルターを使用して、グリッド状のデータ（例えば画像のピクセル）の局所的パターンを識別することに優れています。CNNは、UltralyticsのYOLOモデルが扱うような多くの視覚タスクに対して非常に効率的です。トランスフォーマー、特にViTは、画像をパッチに分割し、それらの間の関係をモデル化するために自己注意を使用する。CNN機能とトランスフォーマー層を組み合わせたハイブリッド・アーキテクチャは、RT-DETRのいくつかのバリエーションに見られるように、両方の長所を活用することを目的としている。多くの場合、選択は特定のタスク、データセットのサイズ、利用可能な計算リソースに依存する。