10/27トランスフォーマーアーキテクチャは、大規模言語モデル(LLM)の基盤として広く用いられており、その中心には「エンベディング」と「コンテクスト」の概念があります。以下に、エンベディングとコンテクストの関係を図式化し、それを基にプロセスを説明します。入力となるテキストは、まずトークン化(単語やサブワード単位)されます。トークンエンベディング各トークンは、固定次元のベクトル(トークンエンベディング)に変換されます。これにより、トークンの意味的特徴が数値的に表現されます。ポジショナルエンベディングトランスフォーマーは並列処理を行うため、トークンの順序情報を認識できるように、位置情報を示すベクトル(ポジショナルエンベディング)を各トークンエンベディングに加算します。\text{ポジショナルエンベディング}\]トークンエンベディングとポジショナルエンベディングの加算により、各トークンはその意味と位置情報を統合した表現(入力エンベディング)を持つことになります。各トークンが他のトークンとの関連性を計算し、情報を集約します。複数の注意ヘッドを並列に使用し、異なる視点から情報を処理します。非線形変換を適用し、表現をさらに豊かにします。Layers}(\text{入力エンベディング})\]トランスフォーマー層を通じて、入力エンベディングは自己注意機構やフィードフォワードネットワークにより変換され、文脈情報を反映したコンテクストベクトルが生成されます。\text{コンテクストベクトル}\]検証結果:この等式は正確ではありません。\text{ポジショナルエンベディング}\]ここで生成されるのは入力エンベディングであり、直接的にコンテクストベクトルにはなりません。Layers}(\text{入力エンベディング})\]入力エンベディングがトランスフォーマー層を経て複雑な変換を受け、文脈情報を含むコンテクストベクトルが生成されます。具体的なプロセスの流れ以下に、トランスフォーマーにおけるエンベディングからコンテクストベクトルへの変換プロセスを具体的に示します。「私は昨日、友達と映画を見に行きました。各トークンに対して、対応するエンベディングベクトルと位置情報ベクトルを加算し、入力エンベディングを生成。入力エンベディングを自己注意機構に投入し、各トークンが他のトークンとの関連性を考慮して情報を集約。マルチヘッドアテンションにより、異なる視点から情報を処理。フィードフォワードネットワークを通じて、表現をさらに豊かに変換。コンテクストベクトルの生成トランスフォーマー層を通過した後、各トークンはその文脈に基づいた新しい表現(コンテクストベクトル)を持つ。\text{コンテクストベクトル}\]は不正確です。\text{コンテクストベクトル}\]結論:コンテクストベクトルは、単にトークンエンベディングとポジショナルエンベディングの和ではなく、トランスフォーマー層を通じた複雑な変換プロセスの結果として生成されるものです。このプロセスにより、各トークンは文全体の意味や他のトークンとの関係性を反映した豊かな情報を持つことになります。Vコンテクストベクトル最後にトランスフォーマーアーキテクチャの理解は、自然言語処理や機械学習におけるモデルの設計・改善に不可欠です。エンベディングの役割や自己注意機構の仕組みを正確に把握することで、より効果的なモデルの構築や新たなアーキテクチャの開発が可能となります。