「GPTモデルのTransformerアーキテクチャー」

GPTモデルのTransformerアーキテクチャー

Transformerアーキテクチャの詳細を学ぶ

fabioさんによる写真、Unsplashより

2017年、Googleの著者たちは「Attention is All You Need」という論文を発表し、Transformerアーキテクチャを紹介しました。この新しいアーキテクチャは、言語翻訳のタスクで前例のない成功を収め、この論文はその分野に没頭する人々にとって必読の書となりました。私も他の多くの人と同様に、初めてこの論文を読んだとき、その革新的なアイデアの価値を見ることができましたが、AIの広い範囲における他の分野にどれほどの破壊的な影響を与えるかは理解していませんでした。数年の間に、研究者たちは言語翻訳以外の多くのタスクにTransformerアーキテクチャを適応させ、画像分類、画像生成、タンパク質の折りたたみ問題などのタスクに応用しました。特に、Transformerアーキテクチャはテキスト生成を革新し、GPTモデルの登場と現在のAIの指数関数的な成長の道を開きました。

Transformerモデルが現在の産業界や学界でどれほど普及しているかを考えると、それらがどのように機能するのかの詳細を理解することは、すべてのAI実践者にとって重要なスキルです。この記事では、主にGPTモデルのアーキテクチャに焦点を当てます。GPTモデルは、元のTransformerアーキテクチャの一部を使用して構築されていますが、最後には元のTransformerについても説明します。モデルのコードについては、最も明確に書かれた実装から始めます。私が見つけたもので、それはハーバード大学の「The Annotated Transformer」というものです。GPT Transformerに関連する部分は残し、関連のない部分は削除します。途中でコードに不必要な変更を加えないように注意しながら進めますので、GPT風のコードと元のコードを簡単に比較し、違いを理解することができます。

この記事は、経験豊富なデータサイエンティストや機械学習エンジニアを対象としています。特に、テンソル代数に精通していること、ニューラルネットワークをゼロから実装した経験があること、Pythonに慣れていることを前提としています。さらに、この記事が独立して理解できるように最善を尽くしましたが、GPTモデルの仕組みについて以前の記事を読んでいると、より理解しやすくなるでしょう。

この投稿のコードは、関連するGitHubプロジェクトで見つけることができます。

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