Attentionさえあればいい

by payanotty

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Attentionさえあればいい。      早野康太 

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自己紹介  ● 名前  ○ 早野康太  ● お仕事  ○ 自然言語モデルの改善  ● 趣味  ○ 猫、犬  ■ YouTube  ○ ゲーム  ■ 音ゲ、ウマ娘、ギャルゲ  ○ アニメ  ■ 水星の魔女  ■ ぼっちざろっく (てか秋アニメ豊作すぎヤバスンギ) 

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自然言語処理  ● 深層学習で「ことば」を処理する  ○ 翻訳  ■ Google翻訳  ■ DeepL  ○ 質問応答  ■ Alexa  ○ 文章生成  ■ AIのべりすと  ○ 画像生成 (最近流行ってますね)  ■ Stable Diffusion, NovelAI 

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最近のAIはすごい  ● AIのべりすと  ○ 入力した文章の続きをAIが  書いてくれる  出典: https://ai-novel.com   吾輩は猫である。名前はまだない。

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最近のAIはすごい  ● AIのべりすと  ○ 入力した文章の続きをAIが  書いてくれる    出典: https://ai-novel.com   吾輩は猫である。名前はまだない。そんな冗談が脳裏をよぎるほど、その日、俺の気分は沈んでいた。「……」時刻は午前十一時。場所は近所の公園だ。休日なだけあってそれなりに人通りもあるが、遊具で遊ぶ子供の姿はない。皆一様にベンチに腰掛けて、何やら物思いに耽っているようだ。

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最近のAIはすごい  ● NovelAI  ○ 文章を入力すると絵を描いてくれる    ● a little girl, wearing lame t-shirt ,   eating large cake から生成した画像 →   

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最近のAIはすごい      AIの文章読解能力は飛躍的に向上し  文章を書く、文章をイメージに起こす  といったタスクで人間を上回りつつある 

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最近のAIはすごい      ● 今日の発表  ○ そうした進歩の発端となったTransformerについて  ■ コアとなるAttention機構の仕組みを解説  AIの文章読解能力は飛躍的に向上し  文章を書く、文章をイメージに起こす  といったタスクで人間を上回りつつある 

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● Attention Is All You Need (Łukasz Kaiser et al., 2017)  ○ 文章の単語同士の関連度を測る (Attention) 機構を組み込むことで  自然言語処理モデルの性能が大きく向上  Transformer   チノ  ちゃん  かわいい  推し  は  誰  ？  入力文  参照情報  チノ  ちゃん  以外  ありえん 

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Transformerの構造  Attention Is All You Need (Łukasz Kaiser et al., 2017)

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● 入力文をベクトル系列に変換  Transformerの構造  Attention Is All You Need (Łukasz Kaiser et al., 2017)

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● 入力文をベクトル系列に変換  Transformerの構造  ご注文はうさぎですか？  ご, 注文, は, うさぎ, ですか, ？  0, 1, 2, 3, 4, 5  形態素解析  トークンID化  E 0 , E 1 , E 2 , E 3 , E 4 , E 5   ベクトル化  Attention Is All You Need (Łukasz Kaiser et al., 2017)

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● 入力文をベクトル系列に変換  Transformerの構造  Attention Is All You Need (Łukasz Kaiser et al., 2017) Positional Encoding  ● Attentionだけではトークンの  位置情報を考慮できない    ● 位置ごとに異なる値を足して  位置関係を学習できるように  ○ 加える値は完全決め打ち 

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● 一連の処理をまとめた”ブロック”を  何個も積み上げている   Transformerの構造  Multi-Head  Attention  残差結合  正規化  Feed Forward  Attention Is All You Need (Łukasz Kaiser et al., 2017)

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● 一連の処理をまとめた”ブロック”を  何個も積み上げている  ○ Multi-Head Attention  ○ 残差結合  ○ 正規化   ○ Feed Forward  Transformerの構造  Attention Is All You Need (Łukasz Kaiser et al., 2017)

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● 一連の処理をまとめた”ブロック”を  何個も積み上げている  ○ Multi-Head Attention  ○ 残差結合  ○ 正規化   ○ Feed Forward  Transformerの構造  入力ベクトル  出力ベクトル  Attention Is All You Need (Łukasz Kaiser et al., 2017)

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入力ベクトル  出力ベクトル  残差結合  x’ = x + Attention(x) ● Attention結果に処理前の値を  加えることで勾配消失を防ぐ  ● 残差結合はResNet(2015)で  効果が実証された  Attention以外の要素    Attention Is All You Need (Łukasz Kaiser et al., 2017)

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入力ベクトル  出力ベクトル  ふつうのFeed Forward Attention以外の要素    Attention Is All You Need (Łukasz Kaiser et al., 2017)

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● 一連の処理をまとめた”ブロック”を  何個も積み上げている  ○ Multi-Head Attention  ○ 残差結合  ○ 正規化   ○ Feed Forward  Transformerの構造  入力ベクトル  出力ベクトル  キモとなるところ  Attention Is All You Need (Łukasz Kaiser et al., 2017)

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● Attentionとは、入力ベクトルを別の参照情報を用いて  別のベクトルへと変換する仕組み  QKV Attention  入力ベクトル  q 出力ベクトル  q’

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● Attentionとは、入力ベクトルを別の参照情報を用いて  別のベクトルへと変換する仕組み  QKV Attention  入力ベクトル  q 出力ベクトル  q’ 参照情報  k, v

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QKV Attention  q query  変換したい  ベクトル  key, value  ベクトルを変換する際  参照する情報  keyとvalueが辞書的に  一対一に対応している  (k 1 , v 1 ), (k 2 , v 2 )

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QKV Attention  qT k 1 q qT k 2 key, value  ベクトルを変換する際  参照する情報  keyとvalueが辞書的に  一対一に対応している  (k 1 , v 1 ), (k 2 , v 2 )

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QKV Attention  qT k 1 q qT k 2 queryとkeyとの関連度を  内積を取ることで数値化する  1.2 3.6

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QKV Attention  qT k 1 q qT k 2 0-1にスケールした後  softmaxを取り  関連度の和を1に正規化  1.2 3.6 0.4 0.6 scale  ＆  softmax 

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QKV Attention  qT k 1 q qT k 2 1.2 3.6 0.4 0.6 scale  ＆  softmax  v 1 v 2 正規化した関連度で  valueに重みをつける 

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QKV Attention  qT k 1 q qT k 2 1.2 3.6 0.4 0.6 v 1 v 2 scale  ＆  softmax  + q’

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k 1 q k 2 QKV Attention  v 1 v 2 query  変換したい  ベクトル  key, value  ベクトルを変換する際  参照する情報  keyとvalueが辞書的に  一対一に対応している  q’ output  queryを元に  key, valueから  情報を引き出す 

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Attention定式化 

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Attention定式化  Q K V 1行ごとに別々の  q, k, vに対応 

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Q K V Attention定式化  関連度計算  &  スケーリング 

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Q K V Attention定式化  queryとkeyの  関連度で  valueを重み付け 

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TransformerのQとかKとかVってどこから来るの？  Attention Is All You Need (Łukasz Kaiser et al., 2017)

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TransformerのQとかKとかVってどこから来るの？  query  key  value  ● 矢印が三股になっている  → 同じ情報をq, k, vに使ってる  ● Self-Attention(自己注意機構)  Attention Is All You Need (Łukasz Kaiser et al., 2017)

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Multi-Head Attention (Self-Attention発展)  ● Q, K, Vをh個に分割  ● h個分のAttentionを計算  ● 計算したAttentionを結合  Attention Is All You Need (Łukasz Kaiser et al., 2017)

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q Multi-Head Attention (Self-Attention発展)  512

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q Multi-Head Attention (Self-Attention発展)  512 WQ 512

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q WQ 512 512 512 / 8 = 64 Multi-Head Attention (Self-Attention発展) 

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q WQ 512 512 512 / 8 = 64 q’ Multi-Head Attention (Self-Attention発展)  = 64

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q WQ 512 512 512 / 8 = 64 q’ Multi-Head Attention (Self-Attention発展)  = 64 ● 512次元空間から64次元空間への線形写像 

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q 512 Multi-Head Attention (Self-Attention発展)  64 WQ 1 q’ q q’ W   3次元→2次元部分空間の  線形写像 (実際は512→64)

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q 512 Multi-Head Attention (Self-Attention発展)  64 WQ 1 q’ WQ 2 q q’ W   3次元→2次元部分空間の  線形写像 (実際は512→64)

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q 512 Multi-Head Attention (Self-Attention発展)  64 WQ 1 q’ WQ 2 q q’ W   3次元→2次元部分空間の  線形写像 (実際は512→64) qへの光の当て方  (どの視点から見るか)  を決めるパラメータ 

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q 512 Multi-Head Attention (Self-Attention発展)  64 WQ 1 q’ WQ 2 q q’ W   3次元→2次元部分空間の  線形写像 (実際は512→64) qへの光の当て方  (どの視点から見るか)  を決めるパラメータ  WQ 8

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q 512 Multi-Head Attention (Self-Attention発展)  64 q’ k’ q q’ W   3次元→2次元部分空間の  線形写像 (実際は512→64) qへの光の当て方  (どの視点から見るか)  を決めるパラメータ  WK 1 WK 2 WK 8

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q 512 Multi-Head Attention (Self-Attention発展)  64 q’ k’ q q’ W   3次元→2次元部分空間の  線形写像 (実際は512→64) qへの光の当て方  (どの視点から見るか)  を決めるパラメータ  v’ WV 1 WV 2 WV 8

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q 512 Multi-Head Attention (Self-Attention発展)  64 q’ k’ v’ head 1 head 2 head 8 Attention Attention Attention 64

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q 512 Multi-Head Attention (Self-Attention発展)  64 q’ k’ v’ head 1 head 2 head 8 head 1 head ２ head ８ Concat Concat Attention Attention Attention 512

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Multi-Head Attention (Self-Attention発展)  ● Self-Attention ✕ Multi-Head  ○ ただ自分に注目するだけでなく  “多角的に”見た自分との  関連度を測る  ● Transformerではベクトルの  投影の仕方(W)を  学習パラメータにしている   

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● ざっくりいうと、Transformer = Attention層を複数積み上げたモデル  ○ 原点のTransformerから学習方法などを工夫することで  さまざまなモデルへと派生  Transformerから他のモデルへの派生  Transformer ● BERT ● RoBERTa ● DeBERTa Encoderのみ ● GPT Decoderのみ ● BART ● T5 Enc. Dec. ● Vision Transformer 画像

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● Bidirectional Encoder Representations from Transformers  ○ BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding  ○ Transformerによる双方向のエンコード表現  ■ Transformerモデルの一部分を利用したモデル  ○ Googleが2018年に発表  ● 当時の自然言語処理タスクの最高記録を軒並み塗り替えた  ● 転移学習 (finetuning) により   あらゆる自然言語処理タスクに応用可能な汎用性の高さ    Transformerから他のモデルへの派生 

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● GPT (Generative Pretrained Transformers)  ○ Improving Language Understanding by Generative Pre-Training  ○ OpenAIが発表している、文章生成に特化したモデル  ■ 現在はGPT3まで公開されている  ○ 文章要約、翻訳、質問応答などで高い性能  ■ 冒頭で紹介したAIのべりすとにもこのモデルが使われている  ○ TransformersのDecoder部分を使っている        Transformerから他のモデルへの派生 

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● CLIP (Constractive Language-Image Pretraining)  ○ Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision  ○ 画像に対して正しいテキストをラベルとして割り当てる  ■ 事前学習方法を工夫することで  zero-shot(初めてみるデータ)でも高い精度を出している  ○ テキストエンコーダー部分にTransformerが利用されている  ○ 冒頭で紹介したNovelAIのほか、  Stable Diffusionの派生モデルにおいて利用されている      Transformerから他のモデルへの派生 

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● A Survey of Transformers   (TIANYANG LIN et. al., 2021)  ○ Transformer派生についてのサーベイ  ○ 膨大な数のTransformer派生について  詳細にまとめられている  ○ もっと詳しく知りたい方は  こちらを読まれるのをおすすめします    Transformerから他のモデルへの派生 

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● 近代の自然言語モデルのめざましい進歩は  Transformerから始まった (Attention is All You Need)  ○ 今どきの自然言語モデルはだいたいTransformerの派生  ■ BERT, T5, GPT, …  ● Attentionの工夫  ○ Self-Attention  ■ 入力された信号のうちどの部分に注目すればよいかを計算  ○ Multi-Head化  ■ “さまざまな視点から見た”ベクトルのSelf-Attention  ■ ベクトルをどの視点から見るかをパラメータとして学習  まとめ 