参考資料とリソース¶

論文¶

基礎論文¶

Attention Is All You Need (Vaswani et al., 2017)
Transformerの原論文
arXiv:1706.03762
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers (Devlin et al., 2018)
双方向Transformerの事前学習
arXiv:1810.04805
Language Models are Few-Shot Learners (Brown et al., 2020)
GPT-3の論文
arXiv:2005.14165

効率化技術¶

FlashAttention (Dao et al., 2022)
メモリ効率的なアテンション
arXiv:2205.14135
LoRA: Low-Rank Adaptation (Hu et al., 2021)
効率的なファインチューニング
arXiv:2106.09685
Mixtral of Experts (Jiang et al., 2024)
Sparse MoE アーキテクチャ
arXiv:2401.04088

実装リソース¶

PyTorchベース¶

# 公式PyTorch Transformer実装
import torch.nn as nn

# 基本的なTransformer
transformer = nn.Transformer(
    d_model=512,
    nhead=8,
    num_encoder_layers=6,
    num_decoder_layers=6
)

# より詳細な制御が必要な場合
encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(
    d_model=512,
    nhead=8,
    dim_feedforward=2048
)

Hugging Face Transformers¶

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# 事前学習済みモデルの使用
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# カスタムモデルの定義
from transformers import PreTrainedModel, PretrainedConfig

class MyTransformerConfig(PretrainedConfig):
    model_type = "my_transformer"

    def __init__(self, vocab_size=30000, d_model=512, **kwargs):
        self.vocab_size = vocab_size
        self.d_model = d_model
        super().__init__(**kwargs)

JAX/Flax実装¶

import jax
import jax.numpy as jnp
from flax import linen as nn

class TransformerBlock(nn.Module):
    d_model: int
    n_heads: int

    @nn.compact
    def __call__(self, x, mask=None):
        # Multi-head attention
        attn_output = nn.MultiHeadDotProductAttention(
            num_heads=self.n_heads,
            qkv_features=self.d_model
        )(x, x, mask=mask)

        x = nn.LayerNorm()(x + attn_output)

        # Feed-forward
        ff_output = nn.Sequential([
            nn.Dense(4 * self.d_model),
            nn.gelu,
            nn.Dense(self.d_model)
        ])(x)

        return nn.LayerNorm()(x + ff_output)

学習リソース¶

オンラインコース¶

Stanford CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning
Transformerの詳細な解説
Course Website
Fast.ai Practical Deep Learning
実践的なNLP実装
Course Website
Hugging Face Course
Transformersライブラリの使い方
Course Website

インタラクティブな可視化¶

The Illustrated Transformer (Jay Alammar)
図解によるTransformerの説明
Blog Post
Transformer Explainer
インタラクティブな可視化ツール
Demo
BertViz

アテンションの可視化ライブラリ

from bertviz import model_view, head_view

# モデルとトークナイザーを準備
model_view(attention, tokens)

実践的なプロジェクト¶

1. ミニGPTの実装¶

# 完全なGPTモデルの実装例
class MiniGPT(nn.Module):
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.config = config

        # Token + Position embeddings
        self.tok_emb = nn.Embedding(config.vocab_size, config.d_model)
        self.pos_emb = nn.Parameter(torch.zeros(1, config.max_len, config.d_model))

        # Transformer blocks
        self.blocks = nn.ModuleList([
            TransformerBlock(config) for _ in range(config.n_layers)
        ])

        # Output projection
        self.ln_f = nn.LayerNorm(config.d_model)
        self.head = nn.Linear(config.d_model, config.vocab_size, bias=False)

    def forward(self, idx, targets=None):
        b, t = idx.size()

        # Embeddings
        tok_emb = self.tok_emb(idx)
        pos_emb = self.pos_emb[:, :t, :]
        x = self.dropout(tok_emb + pos_emb)

        # Transformer blocks
        for block in self.blocks:
            x = block(x)

        # Output
        x = self.ln_f(x)
        logits = self.head(x)

        # Loss calculation
        loss = None
        if targets is not None:
            loss = F.cross_entropy(
                logits.view(-1, logits.size(-1)),
                targets.view(-1)
            )

        return logits, loss

2. カスタムトークナイザー¶

# SentencePieceを使った日本語トークナイザー
import sentencepiece as spm

class JapaneseTokenizer:
    def __init__(self, model_path):
        self.sp = spm.SentencePieceProcessor()
        self.sp.load(model_path)

    def encode(self, text):
        return self.sp.encode_as_ids(text)

    def decode(self, ids):
        return self.sp.decode_pieces(ids)

    def train(self, texts, vocab_size=8000):
        # 訓練用テキストファイルを作成
        with open('train.txt', 'w') as f:
            for text in texts:
                f.write(text + '\n')

        # SentencePieceモデルを訓練
        spm.SentencePieceTrainer.train(
            input='train.txt',
            model_prefix='tokenizer',
            vocab_size=vocab_size,
            character_coverage=0.9995,
            model_type='bpe'
        )

3. 効率的な推論サーバー¶

# FastAPIを使った推論API
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import torch
from typing import List, Optional

app = FastAPI()

class GenerationRequest(BaseModel):
    prompt: str
    max_length: int = 100
    temperature: float = 0.8
    top_p: float = 0.9

class GenerationResponse(BaseModel):
    generated_text: str
    tokens_generated: int
    generation_time: float

# モデルをグローバルに読み込み
model = load_model()
tokenizer = load_tokenizer()

@app.post("/generate", response_model=GenerationResponse)
async def generate_text(request: GenerationRequest):
    try:
        start_time = time.time()

        # トークン化
        input_ids = tokenizer.encode(request.prompt)

        # 生成
        output_ids = model.generate(
            input_ids,
            max_length=request.max_length,
            temperature=request.temperature,
            top_p=request.top_p
        )

        # デコード
        generated_text = tokenizer.decode(output_ids)

        return GenerationResponse(
            generated_text=generated_text,
            tokens_generated=len(output_ids) - len(input_ids),
            generation_time=time.time() - start_time
        )

    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

デバッグとプロファイリング¶

メモリプロファイリング¶

import torch.profiler as profiler

# プロファイラーの設定
with profiler.profile(
    activities=[
        profiler.ProfilerActivity.CPU,
        profiler.ProfilerActivity.CUDA,
    ],
    record_shapes=True,
    profile_memory=True,
    with_stack=True
) as prof:
    # モデルの実行
    output = model(input_ids)
    loss = criterion(output, targets)
    loss.backward()

# 結果の表示
print(prof.key_averages().table(sort_by="cuda_memory_usage", row_limit=10))

# TensorBoardに出力
prof.export_chrome_trace("trace.json")

アテンション重みの分析¶

def analyze_attention_patterns(model, input_ids):
    """アテンションパターンの分析"""
    model.eval()

    with torch.no_grad():
        # アテンション重みを取得
        outputs = model(input_ids, output_attentions=True)
        attentions = outputs.attentions  # 各層のアテンション重み

    # 統計情報の計算
    for layer_idx, layer_attention in enumerate(attentions):
        # [batch, heads, seq_len, seq_len]
        avg_attention = layer_attention.mean(dim=1)  # ヘッド間で平均

        # エントロピー計算（注意の分散度）
        entropy = -(avg_attention * torch.log(avg_attention + 1e-9)).sum(dim=-1)

        print(f"Layer {layer_idx}:")
        print(f"  Average entropy: {entropy.mean():.4f}")

        # 最も注目されているトークン
        max_attention_idx = avg_attention.sum(dim=1).argmax(dim=-1)
        print(f"  Most attended positions: {max_attention_idx}")

コミュニティとサポート¶

フォーラムとディスカッション¶

Hugging Face Forums: https://discuss.huggingface.co/
PyTorch Forums: https://discuss.pytorch.org/
Reddit r/MachineLearning: https://reddit.com/r/MachineLearning

日本語リソース¶

日本語BERT: https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese
Japanese GPT-2: https://github.com/tanreinama/gpt2-japanese
Fugaku-LLM: https://github.com/fujitsu/fugaku-llm

ベンチマークとデータセット¶

GLUE Benchmark: 英語の言語理解タスク
JGLUE: 日本語版GLUE
OpenWebText: GPT訓練用データセット
CC-100: 多言語コーパス

今後の学習ステップ¶

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継続的な学習と実践を通じて、Transformerとその応用についての理解を深めていってください！