XLNetとは何か？Permutation Language ModelingとTwo-Stream Attentionで実現する双方向性自回帰言語モデルの全貌

XLNet とは — 概要

XLNet（エックス・エルネット）は、2019年に発表された自然言語処理（NLP）向けの事前学習済み言語モデルです。開発者はGoogle Brainやカーネギーメロン大学などの共同研究チームで、論文タイトルは「XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding」です。XLNet は BERT のような双方向表現の利点を取り込みつつ、マスクトークン（[MASK]）を使うことによる問題点を回避し、より強力な事前学習を実現することを目的に設計されました。

背景 — なぜ XLNet が必要だったのか

• BERT の長所と短所：BERT はマスク付き言語モデル（Masked Language Model, MLM）により、文脈の左右両側を同時に使って表現を学べる点で大きな成功を収めました。しかし、事前学習時に実際の入力に存在しない特殊トークン（[MASK]）を用いるため、事前学習とファインチューニングで入力分布が異なる（pretrain–finetune mismatch）という問題や、複数マスク位置を独立に予測することで相互依存性を無視してしまう問題が指摘されていました。

• 自回帰（autoregressive）モデルの欠点：GPT のような自回帰言語モデルは自然な確率分解を用いるため [MASK] を使わずに学習できますが、そのままでは「両方向の文脈」を同時に取り込めないため、BERT のような双方向性を簡単には実現できません。

XLNet の技術的核心

XLNet はこれらの課題を解決するために、次の主要なアイデアを組み合わせています。

1) Permutation Language Modeling（順序の置換による言語モデル化）

XLNet の中核は「Permutation Language Modeling（順序置換言語モデル）」の考え方です。通常の自回帰モデルはトークンを左から右など一定の順序で確率分解しますが、XLNet はトークンの順序をランダムに並べ替えた（= permutation）いくつかの順序に対して確率を最大化します。形式的には、トークン列 x に対し、順序 z（x のインデックスの順列）をサンプリングし、下記の尤度を最大化します。

期待値をとると、E_{z}[∑_t log p(x_{z_t} | x_{z_{

こうすることで、あるトークンの予測はいつも“ある側面では左側のみを見る”という通常の自回帰の制約を超え、複数の並び順を通じて文の左右両側の文脈を間接的に取り込むことができます。結果として双方向の文脈情報を自回帰的に学べるのが特徴です。

2) Two-Stream Attention（2ストリーム注意機構）

順序を入れ替えると学習中に「予測対象のトークン自身を見てしまわないようにする」必要があります。XLNet はこれを実現するために two-stream attention を導入しました。具体的には

• content stream：通常の注意で、トークンそのものを含むコンテンツ表現を作る。
• query stream：予測対象のトークンを見ない条件で作る表現。これを用いて次に来るトークンを予測する。

query stream は「予測のためのクエリ」を作るための隠れ状態を与え、content stream は埋め込みや内部表現の計算に使われます。この分離により、モデルは同じネットワークで「予測を行う際に対象を見ない」ことと「訓練中に完全な内部表現を計算する」ことを両立できます。

3) Transformer-XL の採用（セグメント再帰と相対位置表現）

XLNet は長距離依存の取り扱いを改善するために、Transformer-XL の仕組み（セグメント間でメモリを保持する再帰的な接続、相対的な位置エンコーディング）を取り込みました。これにより、従来のトランスフォーマーよりも長い文脈を効果的に活用でき、言語モデリング性能と長期依存性の学習が向上します。

学習データと実験結果（論文発表時点での主な結果）

XLNet の論文では、BERT と同等またはそれ以上の事前学習データ（BERT の BooksCorpus と English Wikipedia を含む）を用い、さらに大規模コーパス（Giga5、ClueWeb、Common Crawl など）を組み合わせた設定でも学習を行っています。発表当時、XLNet は GLUE、SQuAD、RACE といった主要な自然言語理解ベンチマークで当時の最先端性能（state-of-the-art）を更新しました。

ただし、その後のモデル（RoBERTa、T5、ELECTRA、さらには大規模な事前学習を行うモデル群）により性能比較の文脈は更新されています。つまり、XLNet は発表当時非常に強力だったが、研究コミュニティの進展に伴い相対的な位置づけは変化しています。

実装と実用上のポイント

• 計算コスト：Permutation を扱うための実装は工夫が必要で、学習は BERT と比べて計算負荷が高くなることがあります（two-stream attention やメモリ管理など）。大規模モデルは大きな計算資源を要します。

• ライブラリとモデル：Hugging Face Transformers などの一般的なライブラリでも XLNet の事前学習済みモデルやファインチューニング用APIが提供されています。実運用では既存の事前学習済みモデルを利用してタスク固有に微調整するのが一般的です。

• 適用分野：文書分類、質問応答、自然言語推論、コア参照解析などの自然言語理解タスクで有効です。長文文脈が重要な場面では Transformer-XL の長文対応の利点が活かせます。

長所と短所（実務的観点）

• 長所：

  • 双方向文脈を自回帰的に学べるため、BERT の MLM の欠点（[MASK]トークンの事前学習・推論ギャップや独立性仮定）を回避できる。
  • Transformer-XL の改良により長文文脈をよりよく扱える。

• 短所／注意点：

  • 実装と学習が複雑で計算コストが高い場合がある。
  • 発表当時の最先端ではあったが、その後の研究（例えば RoBERTa、ELECTRA、T5 など）によって改良された手法が登場しており、必ずしも現行の最良選択とは限らない。
  • Permutation の考え方は理論的に優れていても、ハイパーパラメータや学習の工夫が性能に大きく影響する。

研究的・実務的含意

XLNet は「事前学習の目的関数（objective）の設計が downstream 性能に大きく影響する」ことを示した重要な里程標です。MLM の欠点を指摘し、別の枠組みで双方向性を実現した点はその後のモデル設計にも影響を与えました。一方で、後続の研究では事前学習データ量や学習スケジュール、マスキングや代替タスク（例：ELECTRA の discriminitive pretraining）の工夫が重要であることも明らかになりました。

まとめ

XLNet は、Permutation Language Modeling と two-stream attention、Transformer-XL の長文対応を組み合わせることで、BERT の利点を取り込みつつマスク手法の欠点を回避した画期的な事前学習モデルです。発表当時は多くのベンチマークで最先端を更新し、NLP の事前学習手法の設計に重要な示唆を与えました。実務で用いる際は計算コストや最新のベンチマーク状況を踏まえ、XLNet を選択するか、より新しい手法を採るかを検討するのが良いでしょう。

参考文献

• XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding — Zhilin Yang et al., 2019 (arXiv)
• Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context — Zihang Dai et al., 2019 (arXiv)
• BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding — Jacob Devlin et al., 2018 (arXiv)
• XLNet GitHub リポジトリ（実装）
• Hugging Face — XLNet 実装と事前学習済みモデル

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エバープレイ編集部

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