Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Transformerによるテキストベクトル化を解説
Search
payanotty
January 18, 2024
Technology
4
3k
Transformerによるテキストベクトル化を解説
payanotty
January 18, 2024
Tweet
Share
More Decks by payanotty
See All by payanotty
トークナイザー入門
payanotty
2
1.5k
LLM_Prompt_Recovery
payanotty
3
910
Embeddingモデルを使ったベクトル化のしくみ、fine-tuning手法を解説
payanotty
14
5.1k
Kaggle_LLMコンペの攻略法を解説.pdf
payanotty
1
1.4k
ManimMLでイケてるアニメーションを作ろう
payanotty
0
710
Lets Finetune LLM
payanotty
3
1.3k
Stable Diffusion Web UI, Let Your Fave Eat Ramen
payanotty
1
1k
Lets Finetune Stable Diffusion
payanotty
0
1.2k
Deffusion解説
payanotty
3
820
Other Decks in Technology
See All in Technology
Linuxのパッケージ管理とアップデート基礎知識
go_nishimoto
0
290
DuckDB MCPサーバーを使ってAWSコストを分析させてみた / AWS cost analysis with DuckDB MCP server
masahirokawahara
0
1.3k
Goの組織でバックエンドTypeScriptを採用してどうだったか / How was adopting backend TypeScript in a Golang company
kaminashi
6
5.9k
Стильный код: натуральный поиск редких атрибутов по картинке. Юлия Антохина, Data Scientist, Lamoda Tech
lamodatech
0
720
Amazon CloudWatch Application Signals ではじめるバーンレートアラーム / Burn rate alarm with Amazon CloudWatch Application Signals
ymotongpoo
5
520
ここはMCPの夜明けまえ
nwiizo
23
8k
AI AgentOps LT大会(2025/04/16) Algomatic伊藤発表資料
kosukeito
0
140
Amazon CloudWatch を使って NW 監視を行うには
o11yfes2023
0
170
SDカードフォレンジック
su3158
1
620
更新系と状態
uhyo
7
1.6k
より良い開発者体験を実現するために~開発初心者が感じた生成AIの可能性~
masakiokuda
0
190
Dynamic Reteaming And Self Organization
miholovesq
3
510
Featured
See All Featured
The Invisible Side of Design
smashingmag
299
50k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
34
2.9k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
69
4.7k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
52
11k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
693
190k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
54
5.4k
Visualization
eitanlees
146
16k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
328
24k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
32
2.2k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
129
19k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
27
3.7k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.6k
Transcript
Transformerを使った テキストベクトル化の基本 早野康太
自己紹介 • 名前 ◦ 早野 康太 • お仕事 ◦ 自然言語モデルの改善
• 今期アニメ ◦ ダンジョン飯 ◦ 姫様“拷問”の時間です ◦ 魔法少女にあこがれて
• Attention Is All You Need (Łukasz Kaiser et al.,
2017) ◦ 文章の単語同士の関連度を測る (Attention) 機構を組み込むことで 自然言語処理モデルの性能が大きく向上 ◦ GPTなどの文章生成モデル ▪ → TransformerモデルのDecoder部分を利用 ◦ テキストベクトル化用のモデル ▪ → TransformerモデルのEncoder部分を利用 Transformerモデル
• A Survey of Transformers (TIANYANG LIN et. al.,
2021) ◦ Transformer派生についてのサーベイ ◦ 膨大な数のTransformer派生について 詳細にまとめられている ◦ もっと詳しく知りたい方は こちらを読まれるのをおすすめします Transformerから他のモデルへの派生
Transformerモデルを使ったテキストベクトル化 • Transformerモデルは文章をベクトル(数値)に落とし込むことが得意 ◦ ベクトル同士の類似度 (近さ) を測って検索に応用できる ◦ いったんベクトルに落とし込んでしまえば 画像処理や音声処理などと文章処理を組み合わせることもできる
吾輩は猫である Transformer 0.1, 0.3, 0.04, … 文章(文字列) ベクトル 画像生成 モデル 類似度 検索
Attentionによる単語のベクトル化 吾輩 は 猫 である 。 吾輩 は 猫 である
。 文章を単語単位に分かち書き(トークナイズ) 各単語に対応するベクトル
Attentionによる単語のベクトル化 吾輩 は 猫 である 。 吾輩 は 猫 である
。 0.1 0.3 -0.5 0.8 長方形はベクトルだと思ってください 文章を単語単位に分かち書き(トークナイズ)
Attentionによる単語のベクトル化 吾輩 は 猫 である 。 吾輩 は 猫 である
。 文章を単語単位に分かち書き(トークナイズ) 各単語に対応するベクトル 単語に対応する新しいベクトル ベクトル同士の内積の値(類似度) ×
余談: ベクトル同士の”類似度”の測り方 近い 遠い • 内積 ◦ 近い(同じ方向を向いている)ほど大きくなる • コサイン類似度
◦ 内積を-1 ~ 1に正規化 (要はcosθ ) 内積 = |a||b|cosθ
AttentionからTransformerへ 吾輩 は 猫 である 。 Attention Attention Transformer 吾輩
は 猫 である 。 BERTやGPTをはじめとしたTransformer系列のモデルは Attentionを繰り返して文章をベクトルの連なりに変換している
AttentionからTransformerへ 吾輩 は 猫 である 。 Attention Attention Transformer 吾輩
は 猫 である 。 BERTやGPTをはじめとしたTransformer系列のモデルは Attentionを繰り返して文章をベクトルの連なりに変換している 一番はじめのベクトルは ランダム初期化 (学習の中で最適化されていく)
文章のベクトル化 吾輩 は 猫 である 。 Attention Attention Transformer 吾輩
は 猫 である 。 [CLS] [CLS] 文頭に特別な トークンを追加 • CLS Pooling ◦ 文頭の特別なトークンのベクトルを文章ベクトルとして使う • Average Pooling ◦ 全トークンの値を平均して文章ベクトルとして使う
ベクトル化に特化させるためのfine-tuning Query: 吾輩は猫であるの作者は? Negative Passage: 『人間失格』(にんげんしっかく)は、太宰 治による中編小説。 ベクトル化&類似度計算 ポジティブ類似度
ネガティブ類似度 Positive Passage: 『吾輩は猫である』(わがはいはねこであ る)は、夏目漱石の長編小説であり、処女 小説である。 • ポジティブ類似度が高く、ネガティブ類似度が低くなるように ロス関数を設定して学習する ◦ ロス = - ポジティブ / (ポジティブ + ネガティブ)
ベクトル化のベンチマーク • MTEB: Massive Text Embedding Benchmark ◦ テキスト埋め込みモデルのための大規模ベンチマーク ◦
8つのタスクにわたり56のデータセットが含まれる
ベンチマーク上位のモデルたち • MTEB Leaderboard - a Hugging Face Space by
mteb ◦ AnglE-optimized Text Embeddings ◦ Cohere/Cohere-embed-english-v3.0 · Hugging Face ◦ BAAI/bge-large-en-v1.5 · Hugging Face ◦ intfloat/e5-large-v2 · Hugging Face
RAG (Retrieval Augmented Generation) 質問 + 選択肢 Wikipedia passages dump
Wikipedia embeddings あらかじめベクトル化 ベクトル化 embedding ベクトル類似度検索 関連する文章 (Context) LLMへのインプット Wikipedia記事から 検索してContextを取得 ベクトル検索用に調整された言語モデルを使う (質問に回答するモデルとは別物)
Stable Diffusion (画像生成モデルへの応用) raw pixel value VAE latent
noisy latent + noise input text Text Encoder embedding UNET prediction loss velocity 生成したい画像についての文章を ベクトル化して生成モデルに与える
音楽生成モデル • Suno AI ◦ 自然言語で歌詞や曲調を指定すると その通りに音楽を生成してくれる ◦
具体的なモデルは公開されていないが 内部では文章→ベクトルの変換を通して 文章情報を生成モデルに与えている......はず!
まとめ • Attention機構を利用したTransformerによって 高品質なテキストベクトル化が実現可能になった • ベクトル化のクオリティが向上することで 検索だけでなく文章→画像や文章→音楽などマルチモーダルなモデルの クオリティも格段に向上している