「Transformer」の理解を深める上でオススメな5 つの本を紹介

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はじめに

近年、AI技術の中心として「Transformer」が注目されていますが、具体的には何なのでしょうか？

「Transformer」は、特に自然言語処理（NLP）の分野で革命的な影響をもたらしたアーキテクチャで、ディープラーニングやAttentionなどのキーコンセプトを中心に進化してきました。

この記事では、「Transformer」の基本からその発展モデル、さらに学びを深めるためのオススメの本まで、幅広く解説します。

最後までお読みいただければ「Transformer」に関する知識を豊富に取得できるので、ぜひ最後までお付き合いください。

<この記事を読むとわかること>

• 「Transformer」の基本的な概念と構造
• ディープラーニングやNLPの基礎知識
• 代表的なTransformerの発展モデルについて
• 「Transformer」の学びを深めるためのオススメの本5選

「Transformer」とは何か

Transformerは、自然言語処理（NLP）タスクにおいて重要な役割を果たす機械学習モデルの一種です。

Googleの研究者によって、2017年の論文「Attention Is All You Need」で初めて提案されました。

以降では、Transformerの基本的な部分と構造について解説します。

Transformerの概要

「Transformer」とは、深層学習における一種のニューラルネットワークアーキテクチャで、特に自然言語処理（NLP）の分野で広く利用されています。

この技術の最も特徴的な点は、自己注意（Self-Attention）機構を用いることです。

自己注意機構により、モデルは入力される一連のデータ（例えば文章中の単語や文節）に対して、それぞれの要素がどのように相互に関連しているかを学習できます。

これによって、文脈を把握する能力が大幅に向上し、文章全体の意味をより正確に理解することが可能になります。

また、RNN（Recurrent Neural Network）やLSTM（Long Short-Term Memory）といった以前のシーケンシャルデータ処理モデルに比べて、計算の並列化が容易で、長いシーケンスデータにおける依存関係を効率的に捉えられるという利点もあります。

そのため、翻訳、要約、質問応答などのタスクにおいて高いパフォーマンスを発揮し、多くのNLPアプリケーションの基盤技術となっています。

Transformerの構造

Transformerの構造は主に以下のコンポーネントから構成されています。

Encoder-Decoderアーキテクチャ

Transformerは、通常、入力シーケンスを処理するエンコーダー部分と、その出力を受け取り目的のシーケンスを生成するデコーダー部分の２つの主要なセクションで構成されています。

エンコーダーは複数の層から成り立ち、各層はデコーダーと同様に構成されています。

自己注意機構

各エンコーダーとデコーダーの層には自己注意機構が含まれています。

この機構によって、モデルは入力シーケンスの全ての位置の情報を同時に考慮し、特定の位置の重要性を計算できます。

位置エンコーディング

自己注意機構は順序情報を自然には含まないため、位置エンコーディングを用いて単語の順番情報を整理します。

これにより、モデルは単語の位置関係を理解できるようになるのです。

フィードフォワードネットワーク

各エンコーダーとデコーダーの層には、線形変換と非線形活性化関数から成るフィードフォワードネットワークが含まれています。

これは、シーケンスの各位置における情報処理を独立に行うために使用されます。

層正規化と残差接続

各サブレイヤー（自己注意機構とフィードフォワードネットワーク）の後には、層正規化が行われます。また、これらのサブレイヤーは残差接続を使用しています。

これにより、深いネットワークの訓練を安定させることができます。

これらの要素が複合的に機能することによって、Transformerは高度なパターン認識能力を持ち、自然言語の複雑な構造を学習することができるのです。

「Transformer」を理解する上で知っておくべきこと

近年、プロンプトエンジニアの需要は爆発的に増してきており、高度なプロンプトを開発していくためには「Transformer」への理解は欠かせません。

深く理解するためにはまず、「ディープラーニング（深層学習）」「NLP（自然言語処理）」「Attention」について知っておきましょう。

ディープラーニング（深層学習）について

「ディープラーニング（深層学習）」とは、データから複雑なパターンを学習するための機械学習の一手法です。

主に、多数の処理層を持つ人工ニューラルネットワークによって実現されます。

各層は、入力データに含まれる特徴を抽出し、次第により抽象的かつ複雑な特徴を構築していきます。

例えば、画像データを扱う場合、最初の層はエッジや線を識別し、中間の層は形状やパターンを学習し、最終的な層はそれらを組み合わせて対象物のクラス（犬、猫など）を識別します。

ディープラーニングの強みは、特徴を手動で設計する必要がない「特徴学習」という点です。

ネットワークは与えられたタスクに最適な特徴をデータから自動で学習するため、音声認識、画像認識、自然言語処理などの分野で高い成果を上げています。

NLP（自然言語処理）について

「NLP（自然言語処理）」とは、人間が使用する自然言語をコンピュータに理解・生成させるための技術分野です。

具体的には、テキストや音声データの解析、変換、生成などのタスクを扱います。

主な応用例としては、機械翻訳、文章の要約、質問応答システム、音声認識、感情分析などが一般的です。

NLPは、文法や意味論、文脈などの言語の複雑な特性を取り扱うため、多くの研究が続けられており、その中で「Transformer」はNLPの多くのタスクにおいて高い性能を持つモデルとして知られています。

Attention

「Attention」とは、自然言語処理（NLP）において、ニューラルネットワークをある情報に集中させる仕組みです。

Transformerを提唱した論文「Attention Is All You Need」のタイトルにもあるように、Transformerの中心的な機構の一つです。

入力される情報の中で、現在のタスクにとって最も重要な部分に「注意（Attention）」を払うことにより、モデルは不要な情報を無視しながら、重要な情報を強調します。

例えば、文を翻訳する際に、現在翻訳している単語に関連する他の単語にモデルが注意を払うことで、文脈に応じたより正確な翻訳が可能になります。

この「Attention」機構により、モデルは文の各部分が持つ相互関係をより適切に捉えることができ、結果として全体の処理性能が向上します。

Transformerモデルを実用的なものへ昇華するためには、この機構は非常に重要なものです。

具体的なTransformerの発展モデルとは？

ChatGPTに代表されるように、Transformerを基盤にした発展モデルは数多くリリースされています。

ここでは、2023年現在において発表されているChatGPT以外の代表的なTransformerの発展モデルをいくつかご紹介します。

BERT

「BERT」（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、特に文脈に依存する言語表現の学習に焦点を当てたTransformerベースの言語モデルです。

BERTの最も特筆すべき特徴は、単語の埋め込みを生成する際に、テキストの左側と右側の両方の文脈を同時に考慮することです。

この双方向性により、BERTは各単語の文脈をより深く捉え、結果として意味理解において顕著な性能を発揮します。

従来の言語モデルは左から右へ、または右から左へと一方向にしか文脈を考慮できませんでした。

それに対し、BERTは「マスク付き言語モデル」という訓練手法を用いて、入力テキスト中のランダムな単語を隠し、その隠された単語を予測することにより、文全体の文脈を利用します。

このアプローチにより、自然言語処理の多くのタスクにおいて、従来モデルを超える精度を達成しています。

Reformer

「Reformer」は、Transformerモデルのスケーラビリティと効率性を改善した言語モデルです。

長いテキストデータやドキュメントを処理する際に、高いメモリ消費量が問題となることに焦点を当て、効率的なアテンションメカニズムとデータ構造を採用しているのが特徴です。

Reformerは局所性感応型ハッシュ化を用いてアテンション計算の必要性を減らし、シーケンスの長さにほぼ線形にスケールするようにメモリ使用量を最適化し、それにより従来のTransformerアーキテクチャよりも長いシーケンスを扱う能力を備えています。

また、重複するパラメータを共有することでパラメータ数を削減し、全体的な計算効率を高めています。

これらの革新により、Reformerは特に長文の自然言語処理や大規模な言語データの分析において、効果的に機能することができます。

Conformer

「Conformer」は、Transformerのアーキテクチャに畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の要素を組み合わせた言語モデルで、特に音声信号処理の分野においてその効果を発揮します。

このモデルは、Transformerの長距離依存関係を捉える能力と、CNNが得意とする局所的なパターンの認識能力を融合させています。

音声認識などのタスクでは、局所的な音響特性と文脈的な情報の両方が重要であり、Conformerはこの二つの情報源を同時に処理することで、より精度の高い認識結果を実現可能です。

設計に関しては、それぞれの層が異なる特徴を捉えることを可能にし、これにより細かな音素レベルの詳細から大きな意味単位までを包括的に理解することができるため、自然言語処理と音声処理のタスクの間で高い柔軟性と精度を発揮することが可能になっています。

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）

「T5」、または「Text-to-Text Transfer Transformer」は、自然言語処理のタスクを全てテキストからテキストへの変換問題として扱うことに特化したTransformerモデルです。

質問応答、翻訳、要約など、様々なNLPタスクを同じモデルアーキテクチャと事前学習手法で処理することができます。

T5は大量のテキストデータを用いた事前学習により、多様な言語タスクに一般化する能力を身につけ、その後、特定のタスクに対して微調整を行うことで、高いパフォーマンスを実現しています。

入力されたテキストに対して特定の指示を与えることにより、何をすべきかを理解し、それに応じたテキスト出力を生成することを目指しており、NLPの分野において非常に幅広い応用が期待されているモデルの一つです。

DeFormer

DeFormerは、既存のTransformerモデルを改良し、特に質問応答（Q&A）タスクにおける計算効率とパフォーマンスの向上を目指したモデルです。

従来のTransformerでは、質問と文書全体に対してAttentionメカニズムを適用するため、大量のメモリ消費と計算負荷が発生していました。

これに対してDeFormerは、下位層では全てのコンテンツにAttentionを払う必要がないという考えに基づき、Attentionの計算を分解し、必要な部分にのみ適用することでメモリ使用量を削減し、処理速度を高速化しています。

これにより、Q&Aタスクの効率が大幅に改善され、質問に対して関連する情報に素早く焦点を当てながらも、事前学習済みのモデルの知識を維持することが可能になります。

このアプローチは、資源に制約のある環境やリアルタイムの応答が要求されるアプリケーションにとって特に有益です。

PaLM

PaLM（Pathways Language Model）は、Google Researchによって開発された大規模な言語モデルで、高度な多任務学習と伝達学習能力を備えています。

PaLMは、スケーラブルなアーキテクチャ「Pathways」を用いて、一つのモデルで多様な言語タスクをこなせるよう設計されており、言語理解や生成において人間に近い柔軟性と適応性を示します。

このモデルは、事前学習と微調整のフェーズを通じて、広範な文脈と複雑な推論タスクを処理するための深い言語理解を身につけることができ、特に一般化能力と文脈理解において顕著な成果を上げています。

PaLMは、その大規模なパラメータと先進的な学習戦略により、自然言語処理のさまざまなベンチマークで印象的な結果を示し、言語モデルの未来の方向性を示唆する存在です。

Transformerを学ぶ5つの方法

ここまで、Transformerに関して解説してきましたが、もちろん全てではありません。

さらに理解を深めるためには、自身の目的や用途に沿って学習する必要があります。

以下では、Transformerを学ぶための5つの手法をご紹介します。

①本で独学する

本で学習することがTransformerを理解する上で有効な理由は、専門家によって体系的かつ徹底的に概念が解説されているからです。

書籍では、基本的な概念から始まり、複雑な詳細に至るまで段階的に学ぶことができ、独立したセクションや章を通じて学習を自己ペースで進めることができます。

また、図表やコードの断片が豊富に使われており、視覚的な理解を深めながら、理論と実践を結びつけることができるのも大きな利点です。

さらに、書籍には複雑な内容を分かりやすく説明するための例やメタファーが用いられており、深い理解を得るための参照資料としても価値があります。

（※おすすめ書籍については後述）

②オンラインサイトで独学する

オンラインサイトでの独学がTransformerについて学ぶ上で有効な理由は、最新の情報や実践的なチュートリアルが豊富なためです。

オンラインのリソースは常に更新されており、最新の研究結果や技術的な進歩を素早く反映しています。

さらに、学習プラットフォームやコミュニティによるサポートを通じて、問題解決の手助けを受けながら学ぶことができる点も大きなメリットです。

フォーラムやQ&Aセクションを利用すれば、疑問点を即座に解消したり、他の学習者や専門家と知識を共有したりすることが可能です。

また、多くのオンラインコースやチュートリアルは実践的で、手を動かしながら学べるため、理論だけでなく実装スキルも同時に向上させることができます。

<おすすめオンラインサイト>

• Coursera
• Udemy
• Kaggle
• Hugging Face
• TensorFlow
• The Transformer Blog

③リサーチしながら自分でアウトプットを出す

Transformerについて学ぶ際に、リサーチを進めながら自分でアウトプットを作り出すアプローチは、理論と実践の理解を深める上で非常に有効です。

読んだり聞いたりした内容をただ消費するのでは、実践的なスキルは身につきません。

実際に手を動かして問題を解決し、そのプロセスで得た知見を自分のものとして定着させることで、学習効率は大幅にアップします。

加えて、創造性や批判的思考力を養い、自己学習能力を高めることにも繋がります。

自分でアウトプットを出すことは学んだ内容をより実践的な形で統合し、応用する力を養う上でも不可欠です。

④メンターを見つける

Transformerについての学習においてメンターを見つけることは大変有効です。

メンターとは、経験豊富な専門家であり、その知識と経験を共有することで、複雑な概念を簡潔に説明し、学習者の理解を深める手助けをしてくれます。

また、学習者の疑問に対して直接的かつ具体的なフィードバックを提供することができ、これは自己学習では得られにくい洞察です。

信頼できるメンターを見つけるのはかなり苦労すると思いますが、Transformerに関するコミュニティやSNSを通じて見つけるのも一つの手です。

⑤転職やフリーランスとしてNLP開発ができる会社に入る

Transformer技術を理解する上で、転職やフリーランスとして自然言語処理(NLP)開発に特化した企業で働くことは、極めて実践的といえるでしょう。

しかし、日本の企業では現在、NLP開発をしている企業は少なく、そういった企業を見つけるのも一苦労かと思います。

そんなときは「エンジニアスタイル」をご活用ください。

エンジニアスタイルでは、案件数が300,000件以上と、他のサービスと比較しても豊富な案件数が魅力です。

NLP開発ができる企業の求人も多く掲載されているので、一度チェックしておいて損は無いでしょう。

Transformerの理解を深めるオススメな5つの本

Transformerに関する学習本は、まだそこまで豊富にあるというわけではありません。

英語書なら豊富にあるのですが、できることなら日本語で書かれた本で学びたいというのが正直なところです。

そこでここでは、日本語で書かれているTransformer学習本の中から特におすすめな5冊をピックアップしてご紹介します。

Vision Transformer入門

<おすすめポイント>

• 「Vision Transformer」を初心者でも理解しやすい形で解説
• 実際の実験や可視化を通じて、ViTの動作や特徴を具体的に理解できる
• TransformerとViTの「謎」を深く掘り下げ、これからの展望まで詳細にわかる

「Vision Transformer入門」は、自然言語処理を革命的に変えたTransformerが、コンピュータビジョン分野にどのように進化してきたかを探る一冊です。

本書は、ViTの基本から応用までを手取り足取り解説し、さらにはその背後にある理論や「謎」にまで深く踏み込んでいます。

最新の技術動向や具体的なタスクへの応用方法も豊富に紹介されており、これからViTを学びたい、実務で使いたいと考えている方には必読の一冊です。

画像処理の未来を先取りしたいなら、この本を手に取って損は無いでしょう。

機械学習エンジニアのためのTransformers

<おすすめポイント>

• 最新のTransformerモデルを使った機械学習技術の理解を深める
• 実践的なプロジェクトとケーススタディを通して、学習内容を即座に応用可能
• コミュニティや専門家からの豊富なサポートリソースが付属

「機械学習エンジニアのためのTransformers」は、自然言語処理を始めとする多様な分野で重要な役割を果たすTransformerモデルに特化した実践的なガイドです。

本書は、Transformerの基本的な構造から始まり、BERTやGPTのような有名な派生モデルの詳細な解説に至るまで、幅広いトピックをカバー。

読者は、各章で提供されるコードスニペットとチュートリアルを通じて、理論をすぐに実践に活かすことができます。

さらに、本書は機械学習コミュニティと連携し、読者が疑問を解決できるフォーラムや専門家のアドバイスを得られるリンクを掲載しているので、学びを深めるためのリソースも豊富に知ることが可能です。

これからTransformerを使ってプロジェクトを始めたい、または既に使っているがさらにスキルを向上させたいと考えている機械学習エンジニアにとって、この本は貴重なリソースとなるでしょう。

ディープラーニングによる自然言語処理

<おすすめポイント>

• ディープラーニングと自然言語処理(NLP)の基礎からBERTまでを一冊で網羅
• 実践的なコード例とともに理論を学びながらPythonライブラリ「AllenNLP」を使用して実装するスキルが身につく
• Google Colabを利用して環境構築不要でサンプルコードをすぐに動かせる

「ディープラーニングによる自然言語処理」は、初心者でもアクセスしやすいように、自然言語処理の基礎から始まり、ディープラーニングを活用した最先端のモデルまでを学べる実践的なガイドブックです。

本書では、単なる理論の説明にとどまらず、文書分類、評判分析、固有表現認識といった具体的なタスクを通じて、読者が手を動かしながら深い理解を得ることができます。

Pythonの人気ライブラリである「AllenNLP」を使った開発方法も丁寧に解説されており、実務にもすぐに応用可能な技術が身につくのも嬉しいポイント。

自然言語処理の入門書としてだけでなく、新しい知見を得たい経験者にもおすすめの内容が詰まっています。

作ってわかる! 自然言語処理AI

<おすすめポイント>

• Transformer、BERT、GPT2の仕組みを一から実装し理解できる
• PythonとTensorFlow 2を活用した詳細なコード解説付き
• Transformerの特色であるSelf-Attentionや2段階の学習法を網羅

「作ってわかる！自然言語処理AI」は、現代のNLP技術の要、Transformerの核心を理解するための実践書です。

この一冊で、Transformerの基盤となる技術やBERT、GPT2の実装方法を手を動かしながら学ぶことができます。

PythonのコードとTensorFlow 2を用いた具体的な実装解説も魅力の一つです。

また、Transformer独特のSelf-Attentionや2段階の学習方法もしっかりカバーされています。

NLPの最前線で活躍する技術を、実践的に身につけたい方にはピッタリの一冊です。

BERT入門

<おすすめポイント>

• BERTとその背後の技術、Attention機構やTransformerアルゴリズムを徹底解説
• 実務経験豊富なNTTデータの専門家集団が綴る、現場で使えるコードの手引き
• BERTの実際のビジネスへの適用や課題解決まで詳細に網羅

「BERT入門」は、自然言語処理(NLP)の最前線で活躍するBERTの魅力を存分に伝える一冊です。

本書では、BERTの基礎知識からその応用まで、手を抜かずに解説。さらに、Attention機構やTransformerアルゴリズムといった核となる技術にも触れ、その深さを味わえます。

現場での実際の適用や課題への取り組み方も充実しており、これからBERTを学びたい、実務で活用したいと考えている方には、必携の一冊です。

NLPの新時代をリードするBERTの全貌を知りたいのなら、この本を読むことで一歩先を行くことができるでしょう。

Transformer関連の本を選ぶときのポイントとは

Transformer関連の本を選ぶときに注意しておきたいポイントがいくつかあります。

知らないで購入すると思わぬ壁にぶつかる可能性もあるので、以下に紹介するポイントを購入前に事前に確認しておきましょう。

ポイント①：できるだけ最新の本を選ぶ

Transformer技術やその派生モデルは、AI・NLP分野で急速に進化しており、新しい知見や技術が日々発表されています。

そのため、技術の移り変わりが非常に激しい分野です。

最新の本を選ぶことで、これらの最新のトレンドや技術的進展、実践的な活用方法を正確に学ぶことができ、古い情報に基づいて誤った知識や技術を学ぶリスクを避けることができます。

最新の情報を掴むためにも、できるだけ最新の本を選びましょう。

ポイント②：理論を理解する書籍と実装（アウトプット）までできる本の組み合わせで選ぶ

Transformer技術の理解には、理論の把握と実際の実装の両方が欠かせません。

理論を深く理解することで、その背後にある原理や動作機構を正確に把握することができます。

一方、実際の実装を行うことで、理論が実際のタスクや問題解決にどのように適用されるのか、また、どのような課題や工夫が必要かを実感できます。

この2つのアプローチを組み合わせることで、Transformer技術の深い理解と効果的な活用が可能となります。

したがって、理論と実装の両方に焦点を当てた本を組み合わせて選ぶことが、より充実した学びのための鍵となります。

ポイント③：自分のレベル・学習段階に応じたものを選ぶ

Transformer関連の学習において、自分のレベルや学習段階に合わせた本を選ぶことは極めて重要です。

初心者の場合、基本的な概念や導入部分をわかりやすく説明した入門書を選ぶことで、混乱を避けながら基盤をしっかりと築くことができます。

一方、中級者や上級者の場合、詳細な理論や応用技術を深掘りする専門書を選ぶことで、既知の知識をさらに拡張・深化することが可能です。

自分のレベルに合わない本を選ぶと、理解が浅くなったり、逆に難解で挫折してしまうリスクも想定されます。

学習の効率とモチベーションを維持するためにも、自分のレベルに合った本を選びましょう。

まとめ

本記事を通して、AI技術の核心ともいえる「Transformer」についての基本から、その発展モデル、さらには学びを進めるためのオススメの本まで幅広く触れました。

Transformerは、自然言語処理の分野において画期的な技術としてその地位を確立しており、今後もその影響は拡大していくことが予想されます。

新たなモデルや応用例が日々生まれる中、この記事をTransformerの理解の第一歩として役立てていただけたら幸いです。

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