バートニューラルネットワークの解説！

目次

1. バートとは
2. バートの処理の流れ
3. バートの事前トレーニング
4. バートの微調整
5. バートの内部構造の詳細
6. バートのパフォーマンスとモデルのサイズ
7. まとめ
8. 参考資料

※文章の長さにより、全ての見出しを記載していませんが、これらの見出しを基に記事を作成します。

バートとは

バートは、元々言語翻訳の問題を解決するために作成されたトランスフォーマーニューラルネットワークアーキテクチャです。これは、今までのエルマンニューラルネットワークに代わるものとして開発され、より高速かつコンテキストを正確に捉えることができます。

バートの処理の流れ

バートの処理は、エンコーダとデコーダの2つの主要なコンポーネントから成り立っています。エンコーダは入力英単語を同時に受け取り、各単語に対して埋め込みを生成します。これらの埋め込みは単語の意味を表すベクトルであり、類似した単語は近いベクトルを持ちます。デコーダはエンコーダからの埋め込みと翻訳されたフランス語の文の前の単語を受け取り、次のフランス語単語を生成します。フランス語の翻訳を1単語ずつ生成し、文の終わりまで繰り返します。

バートの事前トレーニング

バートの事前トレーニングは、言語と文脈を理解するための学習です。バートは、2つの非教示的なタスク、つまりマスクされた言語モデリングと次の文予測を同時に学習します。マスクされた言語モデリングでは、ランダムにマスクされた単語が入力され、バートはこれらのマスクされたトークンを予測することで文脈を把握します。次の文予測では、2つの文を入力とし、2つ目の文が1つ目の文に続くかどうかをバイナリの分類問題として解決します。これにより、バートは文脈を理解する能力を高めます。

バートの微調整

事前トレーニングが完了したら、バートを特定の自然言語処理（NLP）タスクに合わせて微調整することができます。たとえば、質問応答を行いたい場合は、ネットワークの出力層を質問に対する回答を出力する新しい出力層に置き換え、質問応答のデータセットを使用して教師ありトレーニングを行います。微調整は高速に行われ、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。

バートの内部構造の詳細

バートの内部構造は、トランスフォーマーエンコーダのスタックで構成されています。トランスフォーマーエンコーダは、言語の文脈を把握するために重要な役割を果たしており、単語の埋め込みとトランスフォーマーの処理を行います。バートの内部構造については、さらに詳しく説明することができますが、ここでは簡潔に説明します。

バートのパフォーマンスとモデルのサイズ

バートのパフォーマンスは、モデルのサイズによっても異なります。大規模なバートモデルは、ベースモデルよりも高い精度を達成することができます。ただし、モデルのサイズが大きいほど、トレーニングや推論に要する時間も増えます。

まとめ

バートは、言語翻訳や自然言語処理の問題を解決するために開発されたトランスフォーマーニューラルネットワークアーキテクチャです。バートは事前トレーニングと微調整の2つのフェーズで学習されます。事前トレーニングでは、バートは言語と文脈を理解するための基礎を学びます。微調整では、バートは特定のNLPタスクに合わせて調整されます。バートは、モデルのサイズによってパフォーマンスが異なることに注意しながら、成功を収めています。

参考資料

• Bert: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding