トランスフォーマー入門：自己注意の仕組みからBERT・GPT・ViTまで実務で使える全知識
エバープレイ編集部はじめに — トランスフォーマーとは何か
「トランスフォーマー（Transformer）」は、自然言語処理（NLP）を中心に機械学習分野で大きな革命を起こしたニューラルネットワークのアーキテクチャです。2017年にVaswaniらが発表した論文「Attention Is All You Need」で提案されて以来、従来の再帰型（RNN/LSTM）や畳み込み型（CNN）ネットワークに代わり、言語モデルの標準アーキテクチャとなりました。トランスフォーマーの中核は「自己注意（self-attention）」機構であり、並列処理に優れ長い文脈を扱いやすい点が特徴です。
歴史的背景と意義
従来のRNN系モデルは系列データの逐次処理に適していましたが、長期依存の学習困難・並列処理の難しさ・学習時間の長さといった課題がありました。トランスフォーマーはそれらの課題に対し、注意機構のみを用いることで並列化を可能にし、学習効率と性能の飛躍的向上をもたらしました。以降、BERT、GPT、T5、Vision Transformer（ViT）など多数の派生モデルが生まれ、NLPのみならず画像処理や音声、コード生成など多領域に応用が広がっています。
基本構造（全体像）
標準的なトランスフォーマーはエンコーダーとデコーダーの二部構成（Seq2Seq）で表現されますが、用途に応じて以下の三種類に分類されます。
- エンコーダーのみ（例：BERT） — 文の表現を獲得し、分類や文書理解に使用。
- デコーダーのみ（例：GPT） — 自己回帰的に次のトークンを生成する言語生成モデル。
- エンコーダー–デコーダー（例：T5, original Transformer） — 翻訳や要約などの変換タスクに使用。
自己注意（Self-Attention）とは
自己注意は入力系列内の各要素が他の要素にどれだけ注意（重要性）を払うかを計算する仕組みです。簡潔に言えば、各入力トークンはクエリ（Q）、キー（K）、バリュー（V）という3つのベクトルに線形変換され、スコア = softmax(QK^T / sqrt(d_k)) を利用してバリューの重み付き和を取ります。これにより、文中の遠く離れた単語同士の依存関係も効率的に捉えられます。
さらに「マルチヘッド注意（Multi-head Attention）」により複数の注意パターンを同時に学習でき、表現力が高まります。
位置情報（Positional Encoding）
自己注意は順序不変性（並び順をそのまま扱わない）ため、トークンの位置情報を補う必要があります。代表的な方法は以下の通りです。
- 正弦・余弦による固定位置埋め込み（sinusoidal positional encoding） — 元論文で採用。
- 学習可能な位置埋め込み（learned positional embedding） — モデルが位置を学習。
- 相対位置表現（relative positional encoding） — 長文や長距離依存に強く、Transformer-XLやT5の一部で採用。
内部ブロック（Layer 構成）
典型的なトランスフォーマーブロックは以下の順序で構成されます（エンコーダー側の例）。
- Multi-head Self-Attention
- 残差接続（Residual Connection）＋Layer Normalization
- 位置ごとのフィードフォワードネットワーク（FFN） — 通常は2層の全結合と活性化関数
- 再び残差接続＋Layer Normalization
これをN層積み重ねることで深い表現を獲得します。
主要な派生モデルと学習目標
トランスフォーマーを基点に、複数の代表的モデルや学習方式が提案されました。
- BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） — マスク化言語モデル（Masked Language Modeling）と次文予測を用いた事前学習で双方向文脈を学習。分類や問答に強い。
- GPT（Generative Pretrained Transformer）シリーズ — デコーダーのみの自己回帰モデルで生成タスクに強い。GPT-3以降は大規模モデルの先駆け。
- T5（Text-to-Text Transfer Transformer） — すべてのタスクをテキスト→テキストに統一し、事前学習に多様な変換タスクを導入。
- Transformer-XL / XLNet — 長期依存の扱いを改善するための相対位置や再帰的メモリを導入。
- Vision Transformer（ViT） — 画像をパッチに分割し、トランスフォーマーで処理。CNNに代わるアプローチとして注目。
性能スケーリングと計算資源
トランスフォーマーはパラメータ数・学習データ量を大きくすると性能が向上する傾向が強く、これを示す「スケーリング則」が提案されています（Kaplanら）。ただし、計算量とメモリ消費は注意機構が系列長に対して二乗的（O(n^2)）になるため、長文や高解像度画像ではコストが急増します。これに対処するため、Sparse Attention、Linformer、Performer、Longformerなど効率化手法が研究されています。
応用分野
トランスフォーマーは以下の多様なタスクで成功しています。
- 自然言語処理：翻訳、要約、質問応答、感情分析、情報抽出
- 生成系：長文生成、対話システム、コード生成
- コンピュータビジョン：画像分類、検出、セマンティックセグメンテーション（ViTやSwin Transformer等）
- 音声処理：音声認識や音声合成への応用
- マルチモーダル：テキスト＋画像（CLIP、DALL·E、ALIGNなど）
課題とリスク
トランスフォーマーが万能ではないことにも留意が必要です。主な課題は以下の通りです。
- 計算・メモリコストが高い：大規模モデルは学習と推論に多大な資源を要します。
- データバイアスと倫理問題：学習データに含まれる偏りがモデル出力に反映される可能性。
- 幻覚（hallucination）：生成モデルが事実と異なる情報を自信を持って生成する問題。
- 解釈性の低さ：内部メカニズムの理解は進んでいるが完全ではない。
- 長文での効率性：標準注意機構は長い系列に対し非効率であるため改善が必要。
実装とツールチェーン
実践で使う際の主なライブラリとフレームワーク：
- Hugging Face Transformers — 多数の事前学習モデルとユーティリティを提供。PyTorch/TensorFlowに対応。
- PyTorch / TensorFlow — 主要な深層学習フレームワーク。
- Fairseq（Meta）、Tensor2Tensor（Google）、OpenNMT — 研究から応用までの実装群。
学習時の一般的な実務的注意点：
- 混合精度（FP16）や分散学習でメモリと速度を最適化する。
- 適切な学習率スケジューラとウォームアップを用いる（AdamWが一般的）。
- トークナイザー（BPE, WordPiece, SentencePiece）選択は下流タスクに影響する。
実務向けの設計上のポイント
- タスク特性に合わせてモデルタイプ（エンコーダー/デコーダー/デコーダーのみ）を選ぶ。
- データが少ない場合は事前学習済みモデルをファインチューニングするのが効率的。
- 推論コストを抑えたい場合は蒸留（Knowledge Distillation）や量子化を検討する。
- 長文処理が必要な場合は長文向け改良版（Longformer、Transformer-XLなど）や効率化手法を活用。
今後の方向性
研究は以下の方向で進んでいます：注意機構の効率化（線形時間アルゴリズム）、より頑健で説明可能なモデル、少データでの学習（少数ショット学習・自己監視学習）の改善、マルチモーダル大規模モデルの統合、そしてフェアネスや安全性の向上です。これらは工業利用や社会実装の鍵となります。
まとめ
トランスフォーマーは、自己注意というアイデアを基盤に、多様な言語・視覚・音声タスクでパフォーマンスを大幅に向上させた汎用性の高いアーキテクチャです。一方で大規模化による計算資源の問題、バイアスや幻覚といった倫理的課題も抱えています。実運用では、モデル設計・学習手法・データ管理・評価基準を総合的に考慮することが重要です。
参考文献
- Vaswani et al., "Attention Is All You Need" (2017) — Transformer 原論文
- Devlin et al., "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" (2018)
- Radford et al., "Improving Language Understanding by Generative Pre-Training" (GPT, 2018)
- Raffel et al., "Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer (T5)" (2019)
- Dai et al., "Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context" (2019)
- Dosovitskiy et al., "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (ViT)" (2020)
- Kaplan et al., "Scaling Laws for Neural Language Models" (2020)
- Hugging Face Transformers — ドキュメント
