BARTとは何か？破損→復元の事前学習で要約・翻訳を実現するSeq2Seqトランスフォーマーモデルの解説
エバープレイ編集部BARTとは — 概要
BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）は、Facebook AI（現 Meta AI）が提案した、テキスト生成と理解の両方に強いシーケンス・ツー・シーケンス（seq2seq）型のトランスフォーマーモデルです。2019年に発表された論文「BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension」で紹介され、事前学習（pre-training）に「破損（noising）→復元（denoising）」という自己教師あり学習を導入することで、要約や翻訳、質問応答などの下流タスクで高い性能を示しました。
設計思想と位置づけ
BARTは、BERTのようなエンコーダ（双方向の文脈理解能力）と、GPTのようなオートレグレッシブなデコーダ（左から右への生成能力）を組み合わせたseq2seqアーキテクチャです。これにより入力文の深い表現を得ながら、出力を逐次生成する能力を両立しています。
他の代表的な事前学習モデルとの関係は次の通りです。
- BERT：エンコーダのみで、主に理解タスクに強い。
- GPT：デコーダのみのオートレグレッシブモデルで、生成タスクに強い。
- T5：テキストを「入力→出力」に統一して学習するテキスト・トゥ・テキストフレームワーク。BARTと同様にseq2seqだが、事前学習目的やノイズ設計が異なる。
事前学習（Denoising）とノイズの種類
BARTのコアは「破損したテキストを復元する」事前学習です。入力テキストに意図的にノイズを入れ、そのノイズ化された入力から元のテキストを生成（復元）するようエンコーダ・デコーダを学習させます。論文で試した代表的なノイズ手法は以下の通りです。
- トークンマスキング：単語やサブワードをマスクする（BERTの類似手法）。
- トークン削除：いくつかのトークンを削除して欠落を作る。
- テキストインフィリング（span masking）：複数トークンの連続部分（スパン）をまとめて置換・マスクする。
- 文の順序入れ替え（sentence permutation）：文単位で順序をシャッフルする。
- ドキュメント回転（document rotation）：文の一部を先頭に移動して文脈を変える操作。
これらのノイズにより、モデルは局所的な穴埋めだけでなく、文脈の再構築や文間の整合性を学習します。結果として生成と理解の両面で汎用的な表現が得られます。
アーキテクチャの特徴と実装バリエーション
BARTは標準的なトランスフォーマーのエンコーダ・デコーダ構成を採用しています。公開時点での代表的なサイズは「BART-base」（比較的小規模）と「BART-large」（大規模）です。BART-largeは数億パラメータ規模で、より高精度な生成を可能にします。
また、BARTの設計は派生モデルや拡張（例えば多言語版の mBART）に容易に適用でき、実運用や研究コミュニティで広く採用されています。
代表的な応用例
BARTは事前学習後、下流タスクにファインチューニングすることで高い性能を出します。典型的な応用は次のとおりです。
- 要約（abstractive summarization）：CNN/DailyMailやXSumなどのデータセットで高スコアを達成。
- 機械翻訳：seq2seqフレームワークを活かした翻訳タスクで有効。
- 質問応答（生成型）：質問に対して自然文を生成する用途。
- 文書修復・ノイズ除去：欠損や誤りのあるテキストの補完。
- スタイル変換やデータ拡張：生成能力を利用したテキスト変換。
BARTの長所
- 理解と生成を1つのフレームワークで両立できるため、タスク幅が広い。
- 事前学習時の多様なノイズがロバストな表現を育て、ファインチューニング先で高い性能を示す。
- FairseqやHugging Face Transformersといった実装が整備されており、実務で使いやすい。
注意点・限界（実務上のリスク）
- 幻覚（hallucination）：生成モデル全般の問題で、モデルが事実と異なる情報を「自信をもって」生成することがある。特に知識が必要な出力では要注意。
- バイアスと有害出力：事前学習データの偏りが生成結果に反映され得るため、検査やフィルタリングが必要。
- 計算コスト：大規模モデルはトレーニング・推論ともにGPU/TPUなどの計算資源を多く消費する。
- 長文処理の制約：標準トランスフォーマーの入力長制限（トークン数制限）により、非常に長い文書の直接的な処理は工夫が必要。
実装と運用上のポイント
実務でBARTを利用する際に抑えておくとよいポイントを挙げます。
- トークナイザと特殊トークンの扱い：ライブラリ（Hugging Faceなど）で提供されるトークナイザを使うのが安全。
- デコード戦略：ビームサーチ、長さペナルティ、トップk／トップpサンプリングなど、出力の品質と多様性を調整するハイパーパラメータが重要。
- ファインチューニングのデータ量：タスクに応じて適切なデータ量が必要。少数ショットでは過学習や発散に注意。
- 評価指標の選定：要約ではROUGE、翻訳ではBLEU、生成の質評価では人手評価も併用することが望ましい。
- モデル圧縮と推論最適化：蒸留、量子化、オンデマンド生成などで実運用コストを下げられる。
派生モデルと関連技術
BARTの思想を受けた派生や関連モデルが複数あります。代表的なものを挙げると：
- mBART：多言語対応のBART。翻訳向けなど多言語タスクで利用される。
- PEGASUS：要約向けに特化した事前学習手法を用いるGoogleのモデル（BARTと比較されることが多い）。
- T5：テキスト→テキストの統一表現を用いる別系統のseq2seqモデルで、目的関数設計が異なる。
- 多くの実務ライブラリ（Fairseq, Hugging Face Transformers）がBART実装を提供し、容易に利用できる。
実例：要約タスクでの基本的な運用フロー（概略）
- 事前学習済みのBART（largeなど）をライブラリから取得。
- 要約データセット（入力文→要約）でファインチューニング。
- 推論時はデコード戦略（ビーム幅、長さペナルティ）を調整して出力を生成。
- 人手評価や自動評価（ROUGE）で品質を確認し、必要に応じてデータ増強や制約付き生成を導入。
まとめ
BARTは「破損→復元」という事前学習によって、理解と生成の両面で強力な能力を持つseq2seqモデルです。要約や翻訳など自然言語生成の主要タスクで実用的な性能を持ち、実装エコシステムも成熟しています。一方で幻覚やバイアス、計算コストといった課題があり、運用時には出力の検証や最適化が必要です。
参考文献
- BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension — Mike Lewis et al., 2019 (arXiv)
- mBART: Multilingual Denoising Pre-training for Neural Machine Translation — Yinhan Liu et al., 2020 (arXiv)
- Hugging Face — BART ドキュメント
- Fairseq — BART 実装（GitHub）
- T5: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer — Colin Raffel et al., 2020 (arXiv)
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