PyTorch Transformer vs. Hugging Face Transformers

PyTorchのニューラルネットワークにおけるtorch.nn.Transformer.forward()

torch.nn.Transformer は、PyTorchで自然言語処理タスク向けに構築されたニューラルネットワークモジュールです。

forward() メソッドは、Transformerモデルの中核であり、入力シーケンスを受け取り、出力シーケンスを生成します。

仕組み

forward() メソッドは、以下の主要なステップで構成されます。

1. エンコーディング:

   • 入力シーケンスをエンコーダー層に渡します。
   • エンコーダーは、自己注意機構を用いて、入力シーケンス内の各単語間の関係性を学習します。
   • エンコーダーの出力は、各単語の隠れ状態ベクトルとして表現されます。

2. デコーディング:

   • エンコーダーの出力とターゲットシーケンスをデコーダー層に渡します。
   • デコーダーは、自己注意機構とエンコーダーからの情報を利用して、ターゲットシーケンスを生成します。
   • デコーダーは、各単語を生成する確率を計算します。

3. 出力:

詳細

forward() メソッドの詳細な動作は、以下の属性によって制御されます。

• encoder_layer: エンコーダー層の数
• d_model: エンコーダーとデコーダーの隠れ状態ベクトルの次元
• nhead: 自己注意機構におけるヘッドの数
• dim_feedforward: 中間層の次元
• dropout: ドロップアウト率

これらの属性は、モデルの性能に影響を与えるため、適切に設定する必要があります。

例

以下のコードは、torch.nn.Transformer を用いて翻訳モデルを実装する例です。

import torch

class TransformerModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.encoder = torch.nn.TransformerEncoder(
            encoder_layer=6,
            d_model=512,
            nhead=8,
            dim_feedforward=2048,
            dropout=0.1,
        )
        self.decoder = torch.nn.TransformerDecoder(
            decoder_layer=6,
            d_model=512,
            nhead=8,
            dim_feedforward=2048,
            dropout=0.1,
        )

    def forward(self, src, tgt):
        src_mask = self.generate_square_subsequent_mask(src.size(0))
        tgt_mask = self.generate_square_subsequent_mask(tgt.size(0))
        memory = self.encoder(src, src_mask)
        output = self.decoder(tgt, memory, tgt_mask)
        return output

補足

• torch.nn.Transformer は、PyTorch 1.5以降で利用可能です。
• 本解説は、torch.nn.Transformer の基本的な動作について説明しています。詳細については、公式ドキュメントを参照してください。

• 上記以外にも、様々なサンプルコードが公開されています。
• ご自身の目的に合ったサンプルコードを見つけて、試してみてください。
• サンプルコードを理解することで、Transformerの仕組みをより深く理解することができます。

Transformerモデルを構築するその他の方法

Hugging Face Transformersは、Transformerモデルを簡単に構築、使用できるライブラリです。

FairSeqは、Facebook AI Researchによって開発された、機械翻訳向けのオープンソースツールキットです。

OpenNMTは、Neural Machine Translation (NMT) モデルを構築、訓練、評価するためのオープンソースツールキットです。

注意事項

• 上記の方法は、それぞれ異なる強みと弱みを持っています。
• ご自身の目的に合った方法を選択する必要があります。
• 各方法のドキュメントをよく読んで、使い始める前に理解しておくことをお勧めします。

補足

• Transformerモデルは、様々なタスクに適用することができます。
• 上記の方法は、翻訳以外にも、テキスト生成、音声認識、画像分類など、様々なタスクに適用することができます。