transformers/main/ja/bertology.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;BERTology&quot;,&quot;local&quot;:&quot;bertology&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}">
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		<link rel="modulepreload" href="/docs/transformers/main/ja/_app/immutable/chunks/EditOnGithub.922df6ba.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;BERTology&quot;,&quot;local&quot;:&quot;bertology&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END -->      <p></p>   <h1 class="relative group"><a id="bertology" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#bertology"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>BERTology</span></h1> <p data-svelte-h="svelte-w8tzfa">大規模なトランスフォーマー、例えばBERTの内部動作を調査する研究領域が急成長しています（これを「BERTology」とも呼びます）。この分野の良い例は以下です：</p> <ul data-svelte-h="svelte-h5g06e"><li>BERT Rediscovers the Classical NLP Pipeline by Ian Tenney, Dipanjan Das, Ellie Pavlick:
<a href="https://arxiv.org/abs/1905.05950" rel="nofollow">論文リンク</a></li> <li>Are Sixteen Heads Really Better than One? by Paul Michel, Omer Levy, Graham Neubig: <a href="https://arxiv.org/abs/1905.10650" rel="nofollow">論文リンク</a></li> <li>What Does BERT Look At? An Analysis of BERT’s Attention by Kevin Clark, Urvashi Khandelwal, Omer Levy, Christopher D. Manning: <a href="https://arxiv.org/abs/1906.04341" rel="nofollow">論文リンク</a></li> <li>CAT-probing: A Metric-based Approach to Interpret How Pre-trained Models for Programming Language Attend Code Structure: <a href="https://arxiv.org/abs/2210.04633" rel="nofollow">論文リンク</a></li></ul> <p data-svelte-h="svelte-lye0ud">この新しい分野の発展を支援するために、BERT/GPT/GPT-2モデルにいくつかの追加機能を組み込み、人々が内部表現にアクセスできるようにしました。これらの機能は、主にPaul Michel氏の優れた研究（<a href="https://arxiv.org/abs/1905.10650" rel="nofollow">論文リンク</a>）に基づいています。具体的には、以下の機能が含まれています：</p> <ul data-svelte-h="svelte-eq1b1v"><li>BERT/GPT/GPT-2のすべての隠れ状態にアクセスすることができます。</li> <li>BERT/GPT/GPT-2の各ヘッドの注意重みにアクセスできます。</li> <li>ヘッドの出力値と勾配を取得し、ヘッドの重要性スコアを計算し、<a href="https://arxiv.org/abs/1905.10650" rel="nofollow">論文リンク</a>で説明されているようにヘッドを削減できます。</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-1w3bvc9">これらの機能を理解し、使用するのを支援するために、特定のサンプルスクリプト「<a href="https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/research_projects/bertology/run_bertology.py" rel="nofollow">bertology.py</a>」を追加しました。このスクリプトは、GLUEで事前トレーニングされたモデルから情報を抽出し、ヘッドを削減する役割を果たします。</p> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/docs/source/ja/bertology.md" target="_blank"><span data-svelte-h="svelte-1kd6by1">&lt;</span> <span data-svelte-h="svelte-x0xyl0">&gt;</span> <span data-svelte-h="svelte-1dajgef"><span class="underline ml-1.5">Update</span> on GitHub</span></a>  <p></p> 
			
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