Transformerは、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮する深層学習モデルのひとつです。Transformerは入力の文章を埋め込みベクトルに変換し、それらを全結合層を経由して処理します。その特徴の一つに、self-attentionと呼ばれる手法を使って、文章中の各単語が他の単語とどの程度の関係があるかを学習することができる点があります。これにより、長い文章中でも重要な情報をより正確に捉えることができるようになります。また、TransformerにはEncoder-Decoderアーキテクチャが採用されており、これにより、翻訳タスクや文章の生成タスクなどにも利用することができます。
transformerとattentionの関係
Transformerモデルは、Attention機構を主要なコンポーネントとして使用しています。Attention機構は、入力データの各部分に対して、それぞれの重要度を計算することで、重要な情報をより正確に捉えることを可能にします。
Transformerモデルでは、Self-Attentionと呼ばれる手法が採用されており、これは、入力データ内の各要素間の関係性を計算することで、それぞれの要素の重要度を決定します。 Self-Attentionは、入力データ中のある要素が他の要素とどの程度の関係があるかを学習することができ、その結果、入力データ中の長い依存関係を学習することができるようになります。
これにより、Transformerは、長い文章や時系列データなどでも、重要な情報を正確に捉えることができるようになりました。このため、TransformerはNLPタスクでの成功を収め、今日では幅広いタスクで使用されています。
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)は、Transformerという技術を基盤として構築された深層学習モデルです。BERTは、言語理解タスクに特化したモデルで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮します。
bertとtransformerの関係
BERTの主要な特徴の一つは、文章中の単語を理解するために、文章全体を読み込むことができる点です。従来のモデルは、文章を左から右に単語を読み込んで処理しましたが、BERTは文章全体を両方向に読み込むことで、文章中の各単語が他の単語とどの程度の関係があるかを学習することができます。
これは、Transformerが提供しているSelf-Attention機能を使っていることに由来しています。TransformerのSelf-Attentionは、入力文章中の各単語が他の単語とどの程度の関係があるかを学習することができるため、BERTも同様に文章中の各単語を理解するために使用しています。
結論として、BERTはTransformerに基づいた言語理解タスク専用のモデルで、文章全体を両方向に読み込みSelf-Attentionによって文章中の各単語が他の単語とどの程度の関係があるかを学習することができる。
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