動的スパース化における「重要な単語」の学習とは

1. 動的スパース化における「重要な単語」の学習とは？

通常の Transformer モデルでは、すべての単語（トークン）が相互作用 します。しかし、動的スパース化では、「意味的に重要な単語」のみを選択し、計算を集中 させます。

例えば、

• ニュース記事の要約 → 主語・動詞・固有名詞が重要
• 金融データの分析 → 数値やトレンドワードが重要
• 会話データの処理 → 文脈を形成する単語が重要

こうした「重要な単語」を学習するために、以下の手法が使われます。

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2. 重要な単語を学習するための手法

2.1 トークンの自己重要度学習（Token Importance Scoring）

動的スパース化では、各単語（トークン）の 「重要度」 を モデルが自動学習 します。具体的には、Attention 機構を使って以下のように計算します。

1. トークンごとのスコア計算

   • 各トークンに対し、「どれだけ他のトークンと関連しているか？」をスコア化
   • スコアが高いほど、その単語は「重要な単語」として選択される
   • 一般的には Softmax を使って確率的に処理

2. 閾値（Thresholding）によるフィルタリング

   • 重要度が 一定の閾値 を超えるトークンのみを計算対象にする
   • 例: 文章中の上位 K% の単語のみを Attention に含める

3. バックプロパゲーションによる最適化

   • モデルが訓練される中で、「どのトークンが重要か？」を自動で学習する
   • これにより、文章ごとに最適なトークン選択が行われるようになる

2.2 学習時のマスク適用（Adaptive Token Masking）

動的スパース化では、「どの単語を計算するか？」を学習するために マスク（Masking） を活用します。

• マスクの種類

  • Hard Masking：重要なトークンのみを 1（計算）にし、他は 0（計算しない）
  • Soft Masking：確率的にトークンを選択し、0～1 の重みを適用する

• マスクの適用方法

  1. 最初はランダムにマスクを適用
  2. 学習が進むにつれ、「意味的に重要な単語」が選ばれるように最適化
  3. バックプロパゲーションで、「どの単語を残すと精度が高まるか？」を学習

こうすることで、最適なスパース Attention パターン を学習し、重要な単語を適切に抽出できるようになります。

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3. 動的スパース化の代表的なアプローチ

3.1 Longformer (Sliding Window Attention)

• 手法: トークン間の関係をスライディングウィンドウ（局所的な範囲）で計算
• 学習方法: 「重要な単語は長距離でも関連性が高い」ことを学習し、スコアを動的に調整

3.2 BigBird (Random + Global Attention)

• 手法: 重要な単語をランダム選択 + グローバルな重要単語を維持
• 学習方法: 重要なトークンが選ばれる確率を学習し、適応的に更新

3.3 Dynamic Sparse Attention (DeepSpeed)

• 手法: 重要な単語を動的に決定し、計算量を削減
• 学習方法: 重要度スコアを自動学習し、最も情報を持つ単語を選択

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4. 具体的な実装（PyTorch）

以下は、動的スパース Attention を学習するサンプルコード です。

import torch
import torch.nn as nn

class DynamicSparseAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim, top_k=10):
        super().__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.top_k = top_k  # 重要なトークン数
        self.attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim=hidden_dim, num_heads=8)

    def forward(self, x):
        # (batch, seq_len, hidden_dim)
        seq_len = x.shape[1]

        # スコア計算 (簡易版: トークンごとの L2 ノルム)
        importance_scores = torch.norm(x, dim=-1)  # (batch, seq_len)

        # 上位 k 個のトークンを選択
        topk_values, topk_indices = torch.topk(importance_scores, self.top_k, dim=1)

        # 選択されたトークンのみを計算対象に
        x_selected = torch.gather(x, 1, topk_indices.unsqueeze(-1).expand(-1, -1, x.shape[-1]))

        # Attention 計算
        attn_output, _ = self.attn(x_selected, x_selected, x_selected)

        return attn_output

# 実行
x = torch.rand(2, 50, 128)  # (batch, seq_len, hidden_dim)
model = DynamicSparseAttention(hidden_dim=128, top_k=10)
output = model(x)
print(output.shape)  # (2, 10, 128)

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5. まとめ

動的スパース化が「重要な単語」を学習する仕組み

✅ トークンごとに「重要度スコア」を学習（Attention 重みの最適化）
✅ マスクを活用して適応的にスパースパターンを変更（Adaptive Token Masking）
✅ バックプロパゲーションで動的に最適化（トークン選択が学習される）
✅ DeepSpeed, Longformer, BigBird などで活用される（計算コストを削減）

動的スパース化は、大規模言語モデル（LLM）の計算最適化 に不可欠な技術です。
今後も、Sparse Attention の最適化技術が進化し、より効率的な LLM の学習・推論が可能になるでしょう！