リフォーマー

リフォーマーが効率を上げる仕組み

Reformerの効率性は、標準的なアテンション・メカニズムとメモリ割り当てのボトルネックに対処する2つの主要な革新から生まれる：

• Locality-Sensitive Hashing (LSH)アテンション：従来のTransformerは、シーケンス内のすべての単語のペアに対してアテンションスコアを計算するが、これはシーケンスの長さが長くなるにつれて計算コストが高くなる。Reformerはこの完全なアテンションを、Locality-Sensitive Hashing (LSH)を用いた近似値に置き換える。この手法は類似した単語をバケツにグループ分けし、その小さなグループ内でのみアテンションを計算することで、計算負荷を劇的に軽減する。これは、意味（またはベクトル空間）が近い単語は同じバケツにハッシュされる可能性が高いという原理で動作する。
• 可逆的な残差層：メモリーを節約するために、標準的なニューラルネットワークは、バックプロパゲーション中に使用するために、各レイヤーからの活性化を保存する。これは、特にディープモデルでは大量のメモリを消費する。Reformerはリバーシブルレイヤーを採用しており、学習中に任意のレイヤーのアクティブ度を後続レイヤーのアクティブ度から再計算することができる。これにより、活性度をメモリに保存する必要がなくなり、メモリフットプリントが大幅に削減され、より大きなモデルの学習が可能になる。このコンセプトは、オリジナルのReformerの研究論文に詳述されている。

アプリケーション

Reformerの長いシーケンスを処理する能力は、機械学習（ML）の様々なタスク、特に自然言語処理（NLP）やそれ以降のタスクに適している：

• 長い文書の分析：書籍全体、長い研究論文、数千語から数百万語に及ぶ法的文書について要約したり、質問に答えたりすること。例えば、Reformerモデルを使用して、複数の章からなる技術報告書の簡潔な要約を生成することができます。
• ゲノミクス：解析やパターン認識のために長いDNAやタンパク質の配列を処理すること。ゲノムデータは何十億もの塩基対から構成されることがあり、Reformerはパターンや変異を特定するための理想的なアーキテクチャである。
• 長時間のメディア処理：長時間の音声ファイルを解析し、音声認識、長時間の作曲に基づく音楽生成、長時間のビデオ解析を行う。例えば、数時間に及ぶ会議や講義を効率的に書き起こすことができる。
• 画像の生成：特に高解像度の画像では、画像をピクセルのシーケンスとして扱うアプローチもある。Reformerは、Text-to-Image生成のようなタスクのために、このような非常に長いシーケンスを処理できる可能性があります。
• 拡張時系列分析：数十年にわたる株式市場のトレンド予測や長期的な気候データの分析など、非常に長い時系列データをモデル化する。

Ultralytics YOLOのようなモデルは、画像内の効率的な物体検出に焦点を当てており、多くの場合、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や、PyTorchのようなフレームワークで構築されたRT-DETRのようなハイブリッド・アーキテクチャを使用していますが、Reformerで探求された計算とメモリ効率の原理は、ディープラーニング分野全体に関連しています。このような進歩を理解することは、より高性能で利用しやすいAIモデルに向けてイノベーションを推進するのに役立ちます。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、AI開発とモデル展開を簡素化することを目指しています。

他のロングシークエンスモデルとの比較

リフォーマーは、標準的なトランスフォーマーの限界を克服するために設計されたいくつかのモデルの一つです。他のものと区別することが重要です：

• ロングフォーマーReformerと同様、Longformerは長いシーケンスのために作られた。しかし、スライディングウィンドウ（ローカルアテンション）と少数のグローバルアテンショントークンを組み合わせた異なるアテンションパターンを使用する。このため、局所的な文脈が最も重要な文書には非常に効果的だが、遠くの関係を捉えるためのReformerのハッシュベースのアプローチに比べると柔軟性に欠ける。
• Transformer-XL：このモデルはTransformerのアーキテクチャに再帰性を導入し、テキストのあるセグメントから次のセグメントへと情報が流れるようにする。Transformer-XLは言語モデリングのような自動回帰タスクに特に効果的だが、ReformerやLongformerのように1回のパスで非常に長い入力を処理するようには設計されていない。
• 標準的なトランスフォーマー：オリジナルのTransformerモデルは完全な自己注意を使用するため、非常に効果的だが、2次関数的な複雑さのため、数千トークンより長いシーケンスには実用的でない。Reformerの重要な貢献は、Transformerのような性能をはるかに長い入力で実現可能にしたことである。私たちのドキュメントにモデルの比較があります。