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Women Developers Summit 2022 セッションレポート(PR)

「Transformer」の仕組み──AIによる画像・動画生成や自然言語処理で話題の深層学習モデルを理解する

【B-2】〜今さら聞けない〜話題の深層学習モデル「Transformer」って何?

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 海外のWebサイトを日本語に翻訳したり、言葉から画像や動画を自動生成したりするなど、AIのアウトプットは年々人間の創造物に近づいてきている。今回はAIが言語を扱う時の処理についての概要と、自然言語処理の技術発展に貢献した「Transformer」と呼ばれる深層学習モデルをテーマに、Google Cloud のAI Consultant 葛木 美紀氏が解説する。

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AIによる画像・動画生成や自然言語処理など、ディープラーニングがより身近に

 まずは深層学習(ディープラーニング)の概要から。深層学習とは、大量のデータを機械に学習させることで、画像、動画、文章などの複雑なデータを解析できるようになる機械学習モデルだ。例えば「猫」や「犬」などのラベルがついた画像を大量に読み込ませる(学習させる)と、任意の画像で「猫」や「犬」と識別できるようになる。

この画像にあるのは猫か犬か?

この画像にあるのは猫か犬か?

 画像ではなく文章を分析する際は、自然言語処理と呼ばれる。人間の言葉や文章をコンピュータに理解させる時に必要になる。この場合、大量の文章を入力したLanguageモデルから意味を学習していく。

 自然言語処理はWeb検索、翻訳、音声アシスタントなど身近なところで活用されている。Gmailのスマホアプリを使っているなら見覚えがあるかもしれないが、メールで簡単な返信の候補を生成することもできるようになっている。例えば同僚から「あの資料どうなってる?」という問い合わせが来たら、「ただいま準備中」など状況に合った複数の返信候補が生成される。その他にも、簡単なコード生成も可能だ。例えば「虹色の表」とテキスト入力すると、七色のテーブルのHTMLタグを自動生成する。

 今年に入り「Stable Diffusion」のようにテキストから画像を生成するものが話題になり、試した人も多いのではないだろうか。「Stable Diffusion」では、例えば「青いベレー帽とチェックのタートルネックを着たゴールデンレトリバー」と入力すれば、それらしい画像が自動生成される。

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AIは言葉をどのように処理しているのか──「Word2vec」と「RNN」

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CodeZine編集部(コードジンヘンシュウブ)

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加山 恵美(カヤマ エミ)

フリーランスライター。茨城大学理学部卒。金融機関のシステム子会社でシステムエンジニアを経験した後にIT系のライターとして独立。エンジニア視点で記事を提供していきたい。EnterpriseZine/DB Onlineの取材・記事や、EnterpriseZine/Security Onlineキュレーターも担当しています。Webサイト:http://emiekayama.net

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