BERT (言語モデル)

BERTの概要

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、Googleの研究者によって2018年に発表された自然言語処理（NLP）向けの先進的な言語モデルです。このモデルは、文脈を双方向から分析する能力を持っており、自然言語理解の基準となりました。実際、BERTはわずか1年で150以上の研究において分析・改良が行われるほど、多くのNLP実験で利用されています。

背景と課題

BERT発売以前、多くの言語モデルは単方向性のタスクに依存しており、これが文脈表現に制約を与える要因となっていました。このため、文脈を必要とするタスクでの性能が制限されていました。BERTはこの課題を克服するために、双方向性を持つモデルを採用しました。これにより、入力文脈の前後から情報を同時に取り入れ、より豊かな表現を可能にしています。

アーキテクチャ

BERTは、Transformerアーキテクチャに基づいており、特に自己注意機構（self-attention）を利用して前後の文脈を把握します。このアーキテクチャでは、入力テキストがトークン化され、各単語がWordPieceという手法によって整数コードに変換されます。BERTの語彙サイズは約30,000で、認識できないトークンは特別なトークン「[UNK]」に置換されます。

BERTは、2つの主要な事前学習タスクを使用しています。それは、Masked Language Model（MLM）と次文予測です。

Masked Language Model（MLM）

MLMは、入力文からランダムに選ばれたトークンをマスクし、そのマスクされたトークンを前後の文脈から予測するタスクです。具体的には、全体の15%に該当するトークンがマスクされ、80%の確率で「[MASK]」トークンに置き換えられ、10%は他のランダムな単語に変えられます。これにより、モデルは多様な文脈からの情報を取り入れ、マスクされたトークンを尤もらしい推測で補完できるようになります。

次文予測

次文予測のタスクは、与えられた二つのスパン（範囲）が訓練データで連続して出現するかを予測するものです。スパンは、特別なトークン[CLS]と[SEP]で区切られ、モデルはそれに基づいて二値分類を行います。このタスクは、文の連続性や意味の理解をさらに深めるために設計されています。

性能と影響

BERTには、BERTBASEとBERTLARGEという二つのサイズがあり、それぞれ異なるパラメータ数を持っています。BERTBASEは約1億1千万のパラメータを持ち、BERTLARGEは約3億4千万のパラメータです。これらは、膨大な量のテキストデータ（英語版ウィキペディアやBooksCorpusなど）で事前訓練されています。

BERTの登場以来、多くの自然言語理解タスクにおいて先進的な性能を示し、特にGLUEやSQuADといったタスクセットで注目を集めています。BERTが最先端の精度を叩き出せる理由はまだ完全には解明されていませんが、文脈に基づいた単語の理解力の向上がキー要因とされています。

将来の方向性

BERTのアプローチは他のモデルとは異なり、完全な双方向性を持つため、文脈をより深く理解する能力をもっています。しかし、この特性はプロンプトやテキスト生成の際には制約となることもあります。そのため、特定のタスクのために選択的にファインチューニングする必要があります。BERTは、作成された後もその基盤を利用して多くの応用が考えられており、特に言語分類や質問応答などのタスクの性能向上に大きく貢献しています。さらに、BERTの発展に伴い、新しいモデルや技術が次々と生まれ、自然言語処理の分野に多大な影響を与え続けています。

もう一度検索