概要

Transformerモデルの動作を深く理解したい方に向けて、Transformer Explainerというインタラクティブツールをご紹介します。このツールを使えば、GPT-2の動作を視覚的に確認でき、Transformerアーキテクチャの核心である「注意メカニズム」を直感的に理解することが可能です。

特徴

入力テキストの分析: 任意のテキストを入力し、モデルの予測プロセスをリアルタイムで観察可能。
注意メカニズムの可視化: Transformerの注意メカニズムがどの単語に注目しているかを詳細に視覚化。これにより、モデルがどのようにコンテキストを理解し、次の単語を予測しているかがわかります。
出力確率の解析: 出力された単語の確率分布を確認し、生成されたテキストの信頼性を評価。

使い方

ツールページにアクセス。
テキストを入力し、Generateボタンを押下して分析開始。
注意メカニズムの可視化や出力確率の確認を行い、モデルの動作を探索。

Transformer Explainer 画面の説明

1. テキスト入力エリア (左上)

説明: ユーザーが入力したテキストを基に、Transformerモデルが次に予測する単語や注目する部分が表示されます。

2. Embedding (左側の列)

説明: 各単語が数値ベクトルに変換されるステップを表示しています。この変換は、モデルがテキストを理解するための初期ステップです。

3. Multi-head Self Attention (中央)

説明: モデルがどの単語に注目しているかを視覚化します。複数の「頭」(ヘッド)を使って異なる視点から文脈を捉え、次の単語を予測します。

4. Attention マトリックス (中央右)

説明: 各単語が他の単語にどの程度注目しているかを示すマトリックスです。色の濃淡で注目度が表現されます。

5. MLP (右側の列)

説明: Attentionの出力をさらに処理し、次のステップで使う情報に変換します。この処理により、より精緻な予測が可能になります。

6. 出力確率 (右端)

説明: 次に生成される単語の予測確率をリスト形式で表示します。これにより、モデルの予測の信頼性を評価できます。

7. Temperatureスライダー (右上)

説明: 出力のランダム性を制御するパラメータです。温度を高くすると予測が多様化し、低くすると確実性が増します。

8. Generateボタン (右上)

説明: 入力テキストに基づいて、モデルが次の単語を生成します。ユーザーはリアルタイムで生成結果を確認できます。

注意事項

現時点では、入力に日本語を使うと文字化けしてしました。英語のテキストで試すことをお勧めします。

可視化することでわかること

Transformer Explainerを使うことで、モデルがテキストのどの部分に注目して次の単語を予測しているのかがわかります。たとえば、文脈の中で特定の単語がどのように影響を与えているかを視覚的に確認することで、モデルの解釈性や信頼性を高めることができます。また、出力確率を分析することで、生成されたテキストがどれだけ妥当であるかの判断も可能になります。

まとめ

Transformer Explainerは、深層学習におけるTransformerモデルの理解を深めるための強力なツールです。研究者や開発者にとって、モデルの内部動作を直感的に理解するための最適な選択肢と言えるでしょう。

参考

もっと詳細を知りたいかたは、以下の動画をチェックしてみてください。