現代の自然言語処理と深層学習の領域では、Transformer アーキテクチャが革命的な力として台頭し、機械翻訳からテキスト生成まで幅広いアプリケーションを強化しています。 Transformer の中心には、モデルがシーケンス内の複雑な関係を捉えることを可能にする洗練されたコンポーネントであるマルチヘッド アテンション メカニズムがあります。マルチヘッド アテンションの重要でありながら見落とされがちな側面の 1 つは、正規化定数です。このブログ投稿では、Transformer 関連テクノロジーのサプライヤーとして、マルチヘッド アテンションにおける正規化定数の機能と、モデルの全体的なパフォーマンスにおけるその重要性について詳しく説明します。
多頭注意を理解する
正規化定数の役割を検討する前に、マルチヘッド アテンション メカニズムを簡単にまとめてみましょう。マルチヘッド アテンションにより、モデルは入力シーケンスのさまざまな部分に複数の視点から同時に注意を向けることができます。これは、複数の並列アテンション ヘッドで構成され、それぞれが入力シーケンスに対する独自のアテンション分布を計算します。
マルチヘッド アテンションの中核であるスケーリング ドット - プロダクト アテンションの基本式は次のとおりです。
[注意(Q, K, V) = ソフトマックス\左(\frac{QK^{T}}{\sqrt{d_{k}}}\right)V]
ここで、(Q) はクエリ行列、(K) はキー行列、(V) は値行列、(d_{k}) はキーの次元です。次に、マルチヘッド アテンションは、複数のそのようなアテンション ヘッドの出力を集約します。
正規化定数 (\sqrt{d_{k}}) の役割
スケーリングされたドット - プロダクト アテンションの式の正規化定数 (\sqrt{d_{k}}) は、アテンション メカニズムの安定性と有効性において重要な役割を果たします。
大きなドットの防止 - 製品の値
キーの次元 (d_{k}) が増加するにつれて、内積 (QK^{T}) の大きさも増加する傾向があります。正規化定数がないと、内積が非常に大きくなり、ソフトマックス関数がその勾配が非常に小さい領域に押し込まれる可能性があります。 「勾配消失問題」として知られるこの現象により、トレーニング中にモデルが効果的に学習することが困難になる可能性があります。
これを説明するために、ソフトマックス関数 (softmax(x_{i})=\frac{e^{x_{i}}}{\sum_{j = 1}^{n}e^{x_{j}}}) を考えてみましょう。入力値 (x_{i}) が非常に大きい場合、指数関数 (e^{x_{i}}) は指数関数的に増大し、ソフトマックス入力の最大値と最小値の差が非常に大きくなります。その結果、ソフトマックス出力はいくつかの大きな値によって支配され、入力に対するソフトマックス関数の勾配はゼロに近くなります。
ドット積 (QK^{T}) を (\sqrt{d_{k}}) で割ることにより、値をスケールダウンして、値がより適切な範囲に収まるようにします。これにより、ソフトマックス関数が飽和するのを防ぎ、モデルがより効果的に学習できるようになります。
さまざまな次元の貢献のバランスを取る
正規化定数のもう 1 つの重要な機能は、内積計算におけるさまざまな次元の寄与のバランスをとることです。高次元空間では、異なる次元のスケールが異なる場合があり、一部の次元は他の次元よりも内積に大きく寄与する場合があります。正規化定数 (\sqrt{d_{k}}) は、内積の全体的な大きさを正規化し、各次元が注意の分布に対してよりバランスのとれた影響を与えるようにすることで、この問題を軽減するのに役立ちます。
モデルのパフォーマンスへの影響
正規化定数の使用は、Transformer モデルのパフォーマンスに大きな影響を与えます。
トレーニングの安定性の向上
前述したように、正規化定数は、トレーニング プロセスの安定性に重要な勾配消失問題の防止に役立ちます。これがないと、モデルが収束しないか、収束が非常に遅くなる可能性があり、大規模な Transformer モデルのトレーニングが困難になります。
強化された一般化
正規化定数により、さまざまな次元の寄与のバランスをとり、ソフトマックス関数の飽和を防ぐことで、モデルがより多様で意味のある注意パターンを学習できるようになります。これにより、目に見えないデータに対してモデルを一般化する能力が向上し、実世界のアプリケーションでより堅牢かつ効果的なものになります。
現実世界のアプリケーションと当社の製品
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ご購入・ご相談はお問い合わせください
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参考文献
- Vaswani、A.、Shazer、N.、Parmar、N.、Uszkoreit、J.、Jones、L.、Gomez、An、... & Polosukhin、I. (2017)。必要なのは注意力だけです。神経情報処理システムの進歩 (PP. 5998 - 6008)。