10/20Transformerエンコーダの構成要素:Transformerのエンコーダは、自然言語処理や機械翻訳などで使われる強力なモデルです。以下はTransformerエンコーダの主要な構造とその機能についての簡単な説明です。トークン(単語やサブワードなど)のIDを多次元のベクトル空間に埋め込みます。トークンの順序情報を補完するため、各トークンに位置情報を加算します。これにより、順序が重要なデータも適切に扱うことができます。重要な情報に焦点を当てるためのアテンション機構です。複数の「ヘッド」を使って、異なる部分に同時に注意を向けます。各レイヤーを通った後の出力に元の入力を加算し、学習を安定させるために正規化します。非線形変換を行う部分で、各トークンごとに別々に処理します。隠れ層を持つ2層の全結合ネットワークです。エンコーダは通常複数のレイヤーで構成され、上記の構造が何回も繰り返されます。これにより、入力から深い特徴を抽出します。このエンコーダの役割は、入力文を一連のベクトルに変換し、次のデコーダや他のタスクで使われる表現を提供することです。Transformerデコーダの構成要素:Transformerのデコーダは、エンコーダからの出力を受け取り、最終的にターゲット文を生成する役割を担います。デコーダの主な構成要素は以下の通りです。ターゲット文のトークンを多次元のベクトル空間に埋め込みます。エンコーダと同様に、トークンの順序を表現するために位置情報を加えます。生成中のターゲット文の先のトークンを見ないように制約を加えたアテンション機構です。エンコーダからの出力を使って、ターゲット文に適切な情報を注目します。各レイヤーで正規化し、残差接続を行うことで学習を安定化させます。デコーダも2層のフィードフォワードネットワークを使用して非線形変換を行います。エンコーダと同様に、これらの層が何回も繰り返されます。出力層では、生成したトークンが次のトークン予測に使われます。