Differential Transformerの構造解説 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事では、2024年10月7日に登場したばかりの新しい機構、 arXiv:2410.05258 において提唱されたDifferential Attentionの解説をします。 本解説では実装できるレベル感の解説をします。 Differential Transformer (以下DiT) 概要 この機構は、従来のTransformerで問題となっていた、重要ではない無関係な情報にも注目度をふってしまうことを改善するために作られた機構ということです。 様々な条件下で、従来のTransoformerより性能が良いことが示されてい
Transformerにおける相対位置エンコーディングを理解する。 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 自然言語処理を中心に近年様々な分野にて成功を納めているTransformerでは、入力トークンの位置情報をモデルに考慮させるために「positional encoding（位置エンコーディング）」と呼ばれる処理が必要になります。 この位置エンコーディングは通常、トークン系列の開始時点を基準とした絶対的な位置情報を埋め込みます。 しかし、タスクによってはトークンの絶対的な位置ではなくトークン間の相対的な位置関係をモデルに考慮させたい場合もあると思います。 そういった需要に応えるため、トークン間の相対的な位置を考慮した位置エンコーディング技
TLM（Task-driven Language Modeling）の手法を使って、効率的に事前学習済BERTモデルの精度を超えられるか検証してみる - Qiita
はじめに TLM（Task-drive language Modeling）という手法を提唱する論文を読んで、内容が面白そうだったので、実際に実装してみて、TLMの効果を検証してみました。 実装する上で色々と勉強になったので、誰かのためになるのでは、と思い記事としてまとめてみようと思います。 TLM: Task-drive language Modelingとは？ NLP From Scratch Without Large-Scale Pretraining: A Simple and Efficient Frameworkという論文で紹介されている手法です。 TLMの課題背景は以下のような感じです。 近年のNLPはとんでもなく巨大なデータセットで何十億や何百億のパラメータを持つTransformerベースのモデルを扱うのが主流の1つに感じますが、そんな巨大なデータを扱えるのはごく一部の
[輪講資料] Text Embeddings by Weakly-Supervised Contrastive Pre-training
大規模な弱教師あり対照学習によって訓練された強力なテキスト埋め込みモデルE5について解説した輪講資料です。 元論文: https://arxiv.org/abs/2212.03533
![[輪講資料] Text Embeddings by Weakly-Supervised Contrastive Pre-training](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e23aa7393db52ebb8aed62066085fef4123c4498/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fe5c4717713a84e579b44c4ef9898f618%2Fslide_0.jpg%3F29994898)
スクレイピング時に本文だけを抽出する最高精度ツールが優秀！【日本語版も公開】 - Qiita
n,pはそれぞれnegative(ノイズ),positive(本文)を基準とした時の評価を表します。 例としてノイズ部分をN,本文をPとし,正解をT(True)、間違いをF(False)とした時にPresicionはそれぞれ以下の式です。 $$ Presicion_{[n]} = \frac{TN}{TN + FN} $$ $$ Presicion_{[p]} = \frac{TP}{TP + FP} $$ nのf値はどれだけ正確にノイズを除去できているかを、pのf値はどれだけ正確に本文を抽出できているかを評価していると考えればよいでしょう。 元のデータでの再現学習も問題無く行えました。また日本語対応版もおおよそ元論文と同程度の精度が出ています。 要点2:軽量でCPUでも1ページ0.02s程度の時間で予測できる Core i7,8コアのCPU環境でも1ページ0.02s程度の時間で予測が可能
【論文要約】TABERT: Pretraining for Joint Understanding of Textual and Tabular Data - Qiita
概要 本論文では、NL文と（半）構造化テーブルの表現を合同で学習する事前学習済みLMであるTABERTを紹介する。TABERTは2600万個の表とその英語文脈からなる大規模なコーパスで学習される。実験では、TABERTを特徴表現層として用いたニューラル意味解析器が、弱教師あり意味解析ベンチマークであるWIKITABLEQUESTIONSで最良の結果を達成し、テキストtoSQLデータセットのSPIDERでも競争力のある性能を発揮することが分かった。 ACL 2020 第一著者：Pengcheng Yin 団体：Carnelgie Mellon University, Facebook AI Research 提案法 Content Snapshot データベーステーブルは大きいので、すべてを使うにはTransformerには重い。そこで、セルの値から必要な行だけ抽出するようにする。手法として
複数の関連度から検索可能な BGE M3-Embedding の紹介 - Algomatic Tech Blog
こんにちは。Algomatic の宮脇（@catshun_）です。 本記事では文書検索において一部注目された BGE M3-Embedding について簡単に紹介します。 Chen+'24 - BGE M3-Embedding: Multi-Lingual, Multi-Functionality, Multi-Granularity Text Embeddings Through Self-Knowledge Distillation おことわり 本記事では精読レベルの 詳細な解説は含みません。 詳細については 参照元の論文をご確認ください。 不十分また不適切な言及内容がございましたらご指摘いただけますと幸いです。 プロダクト等の利用時は 必ずライセンスや利用規約を参照して下さい。 本記事で紹介する 論文 は Work in progress とコメントされており今後内容が更新される可能
意見分析エンジン―計算言語学と社会学の接点 - inak0shiのブログ
意見分析エンジン―計算言語学と社会学の接点 posted with amazlet at 15.04.10 大塚 裕子 乾 孝司 奥村 学 コロナ社 売り上げランキング: 533,011 Amazon.co.jpで詳細を見る 1〜3章は、意見分析を社会学の観点で解説しており、この本を読もうと思った目的に合わないのでスルー。4〜7章を読んだ。 4章では、意見分析の中でも、その一部である評価分析について、基本的なアプローチを解説。1)評価表現辞書の構築、2)評価情報を観点とした文書分類、3)評価情報を含む文の分類、4)評価情報の要素組の抽出と分類である。1に関しては、a)語彙ネットワーク(WordNet)、b)コーパス内での共起情報(検索エンジン)、c)周辺の文脈を利用する手法が紹介されている。4に関しては、<対象,属性,評価>の3つ組で表わされる属性辞書を、スロットとコーパスの間をブートスト
自然言語理解とそのモデリング - Reproc.pnz
はじめに さいきん自然言語処理分野では「自然言語理解」なるものをどう考えるかについて議論があったりします。膨大なパラメータを大量のコーパスで訓練したシステム（ GPT-3 とか）を用いると言語理解が関わるようなさまざまなタスクで高い性能が達成できることがわかってきた今日このごろ、そうしたシステムが本当に「言語理解」なるものを実現しているのかということが焦点です。これは言語理解である、言語理解ではない、そもそも言語理解ってなんやねん……などなど、考えさせられる議論が論文やブログ記事などで展開されています。読んでいても何もわからん……状態になったので、ともかく自分の理解を整理してみようというのがこの記事を書き始めた動機です。 こうした議論から得られる帰結（あるいは教訓）のひとつは、結局は理想的な言語理解なるものを定義しようと試みても決着しないので、具体的にどういった振る舞いがそれに含まれるのか
10万のサークル名を収集して傾向を可視化してみました - ミジンコ組さんの努力の結晶が詰まった本 - このすみろぐ
みじんこ組さんの「10万のサークル名を収集して傾向を可視化してみました」を読みました。 控えめに言ってすごい本です。 本書は、まずはじめにTwitterの発言をひたすら収集し、そこからサークル名を抜き出します。例えば、正規表現を活用し「サークル名は〇〇です」といった形式のツイートから、サークル名だけを取り出していきます。 まさに、努力の結晶な本です。 daphnia.booth.pm 感想を書いていきます。 なぜ10万のサークル名なのか？ ノイズとの戦い 正規表現によるサークル名の収集 サークル名の傾向について MeCabによるサークル名の形態素解析 自分のサークル名を考え直してみる さいごに なぜ10万のサークル名なのか？ 10万という数字は、仮説を元に導き出された数字です。 年間の土日祝日の数： 120 土日祝日に開催されるイベントの数： 10〜40 小規模、中規模、大規模、超大規模な
分散表現とWord2vec｜実践的自然言語処理入門 #3 - Liberal Art’s diary
#1ではBoWと形態素解析の導入、#2では特徴語抽出とtf-idfについて取り扱いました。 #3ではここまで出てきた疎行列(Sparse matrix)の取り扱いにあたって分散表現とWord2vecについて取り扱いたいと思います。 以下目次になります。 1. 疎行列の取り扱いと局所表現・分散表現 2. Word2vecの仕組み 3. Word2vecの実装 4. まとめ 1. 疎行列の取り扱いと局所表現、分散表現 ・背景（自然言語処理における疎行列の取り扱い問題） 自然言語処理を行う際にBoW的なアプローチ（生起頻度のカウントとtf-idf値での計算のどちらも含みます）を行うにあたって一番ネックになりうるのは疎行列(Sparse matrix)の問題です。 https://scikit-learn.org/0.16/modules/feature_extraction.html#spars
【 self attention 】簡単に予測理由を可視化できる文書分類モデルを実装する - Qiita
はじめに Deep Learning モデルの予測理由を可視化する手法がたくさん研究されています。 今回はその中でも最もシンプルな（しかし何故かあまり知られていない）self attentionを用いた文書分類モデルを実装したので実験結果を紹介します。 この手法では、RNNモデルが文書中のどの単語に注目して分類を行ったか可視化することが可能になります。 2019/04追記 本記事で紹介したモデルをAllenNLPを使用して書き直した記事を公開しました。 attentionの復習 attentionとは（正確な定義ではないですが）予測モデルに入力データのどの部分に注目するか知らせる機構のことです。 attention技術は機械翻訳への応用が特に有名です。 例えば、日英翻訳モデルを考えます。翻訳モデルは”これはペンです”という文字列を入力として"This is a pen"という英文を出力しま
自然言語処理の手法を用いてコード進行から作曲者を推論した - Qiita
前置き 初投稿となります。普段は理系大学院生で原子力関連の研究室に所属しており、現在は深層学習を用いた研究を行っています。また研究の影響で深層学習に興味を持ち、趣味で自然言語処理の勉強をしております。 ライブ観戦が趣味で先日も『RAISE A SUILEN』の現地ライブに参加し、今度は『Roselia』のライブにも参戦予定です。この記事は『Roselia』の曲を聞いていた際に、音楽のコード進行が自然言語処理に通じるものがあると気づき、実装したものとなります。 概要 『Roselia』曲からいくつか選び、コード進行をword2vecで学習し曲をベクトル化。その後コサイン類似度によって曲同士の類似度を計算し、作曲者の推論をした。 コード進行とは コード進行とは和音（chord)の流れです。有名なものはカノン進行とか王道進行とかです。正確な説明は私にはできないのでSoundQuestをご参考くだ
paragraph2vecの論文 要訳 (Distributed Representations of Sentences and Documents) - Qiita
paragraph2vecの論文 要訳 (Distributed Representations of Sentences and Documents)自然言語処理機械学習word2vecparagraph2Vec論文読み 原文: Distributed Representations of Sentences and Documents 要訳者からのお知らせ この要訳はTSGの機械学習分科会での発表のために作られたものです。 雑に内容を理解するためのまとめであり、正確な内容を保証するものではありません。 致命的なミスはコメントか編集リクエストでお知らせください Abstract 機械学習するには入力を固定長のベクトルにする必要がある 既存手法で一番popularなのはbag-of-words だけどBOWはクソ 順序の情報が失われる 単語間のセマンティクスが失われる なので Paragr
論文紹介: SentencePieceの原著論文+α - radiology-nlp’s blog
はじめに 2018年に登場したニューラル言語処理のための教師なしサブワード分割モジュール，SentencePiece。 開発意図や仕様を確認するために原著論文を読みました。 github.com 論文は2018年8月にarXivに投稿されています。 arxiv.org 著者・開発者はMeCab開発者でもある工藤拓さん。自然言語処理に関心のある方で知らない人はいないでしょう。 github.com 1冊まるごと形態素解析という驚異的な本も執筆されています。 形態素解析の理論と実装 (実践・自然言語処理シリーズ) 作者: 工藤拓,言語処理学会出版社/メーカー: 近代科学社発売日: 2018/10/04メディア: 単行本この商品を含むブログを見る 背景 基本的事項をいくつか確認します。 SentencePieceは与えられた文章をサブワードに分割するモデルであり, コーパスからの教師なし学習が可
huggingface/transformers の日本語BERTで文書分類器を作成する - Qiita
概要 先日、huggingfeceのtransformersで日本語学習済BERTが公式に使えるようになりました。 https://github.com/huggingface/transformers おはようござえます、日本の友達 Hello, Friends from Japan 🇯🇵! Thanks to @NlpTohoku, we now have a state-of-the-art Japanese language model in Transformers, `bert-base-japanese`. Can you guess what the model outputs in the masked LM task below? pic.twitter.com/XIBUu7wrex — Hugging Face (@huggingface) December 13
Rotary Positional Embeddings (RoPE) とは - Qiita
はじめに RoPE ってなに？ となったので調べてみた Rotary Positional Embeddings (RoPE) Rotary Positional Embeddings (RoPE) = 絶対位置埋め込みと相対位置埋め込みの長所を組み合わせた新しいアプローチのこと。 そもそも位置埋め込みってなに？なんで必要？ Transformerモデルは、入力トークンの順序を考慮せずに処理をする "the dog chases the pig" と "the pig chases the dog" のような異なる意味のフレーズも同様に扱われる これを解決するために、位置埋め込みという概念が導入された 「RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding」という論文で2021年に初めて詳細に説明され、自然言語処理（NL
BERTで自動要約を行う論文「BERTSUM」を紹介する＋α - Qiita
こんにちは！@MonaCatです。本稿はDeep Learning論文紹介 Advent Calendar 2019の1日目の記事です。画像は全て論文中から引用しています。 概要 本稿ではBERTを自動要約に適応させたBERTSUMについて紹介します。 論文：Fine-tune BERT for Extractive Summarization Full paper：Text Summarization with Pretrained Encoders また自動要約全体に関する資料をまとめているので参考にどうぞ。 自動要約とは 自動要約とは自然言語処理におけるタスクの1つです。多くはテキストを対象とした自動要約を指しますが、ここでは区別するために文章要約と呼びます。文章要約は抽出型と生成型（抽象型）に分かれますが、現在は生成型（と抽出型を組み合わせたもの）が主流となっています。 抽出型：元
VRAMが少ない環境でLLMを効率的にfine-tuneしてベクトル検索を実現する
LLM周りの基本的な知識とTransformersをもっと扱えるようになりたくて、最近 大規模言語モデル入門を読んでいたのですが、その中で「メモリ効率の良いファインチューニング」という節が面白くて色々自分で試してみていたりしました。ここでは、自分の手元で文章の類似度を計算するモデルをファインチューンして作って見たので、それについて書きたいと思います。 実験環境 Ubuntu 20.04 NVIDIA RTX2080 (VRAM: 8GB) Python 3.11 実験 文章の類似度を計算するモデルを作るために、JGLUEのJSTSというデータセットを利用しました。このデータセットはHugging Face上から取得することが可能で、以下のようなカラムを持ったデータを使うことが可能です。 sentence1: 1つめの文章 sentence2: 2つめの文章 label: 文章間の類似度(0
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RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding - iwiwi 備忘録
