BERT におけるロジットとは

ロジットとは、機械学習や人工知能における数学的な用語です。BERT モデルの文脈では、ロジットは確率に変換される前のニューラルネットワークの生の出力です。

つまり、ロジットとは、BERTモデルの最終層が生成する値であり、アルゴリズムが特定の単語やフレーズがあるカテゴリに属する度合いを表すものです。これらのカテゴリは、品詞タグ（名詞、動詞、形容詞など）から、感情分析、質問応答、固有表現認識などのより複雑なタスクにまでおよびます。

BERTモデルは、入力データをトランスフォーマーと呼ばれる一連の処理で処理してロジットを生成します。ロジットはソフトマックス関数に入力され、予測に使用できる確率に変換されます。

ロジットは、異なるカテゴリの確率を考慮することにより、アルゴリズムがより微妙で正確な予測を行うことを可能にするため、BERTモデルにおいて重要な役割を担っています。また、ロジットから得られた予測の精度に基づいて、ニューラルネットワークの重みを調整することで、モデルが学習し、改善する方法を提供します。

How do Logits work in BERT

BERTモデルでは、ロジットは確率に変換される前のニューラルネットワークの生の出力です。以下は、BERTにおけるロジットの仕組みの詳細な説明です。

1. 入力
   BERTモデルは、入力テキストデータをトークン化してサブワードと呼ばれる小さな単位に分割します。これらのサブワードは、ニューラルネットワークで分析されます。

2. トランスフォーマー
   サブワードは、テキストの文脈と意味を分析する一連のトランスフォーマー層を通して処理されます。トランスフォーマーは、テキスト内の異なる単語やフレーズの関係を学習して表現することができます。

3. ロジット
   最終的なトランスフォーマー層の出力は、ロジットのセットです。各ロジットは、モデルが特定のカテゴリに属する特定のサブワードの確信度を表します。例えば、ロジットは、特定のサブワードが名詞または動詞である確率を表すことができます。

4. ソフトマックス
   ロジットは、ソフトマックス関数を介して渡されます。この関数は、ロジットを正規化し、それらを確率に変換します。つまり、与えられたロジットの確率の合計は1になります。

5. 予測
   ソフトマックス関数によって生成された確率は、テキストに関する予測を行うために使用できます。例えば、BERTモデルが感情分析に使用されている場合、確率は、特定の文が肯定的な感情を持つか否定的な感情を持つかを予測するために使用されることがあります。

ロジットは、異なるカテゴリの確率を考慮することにより、より微妙かつ正確な予測を行うためのBERTモデルの重要な部分です。また、ロジットを使用することで、モデルが予測の精度に基づいてニューラルネットワークの重みを調整することにより、学習して改善することができます。

ロジットの取得方法

Pythonを使用してBERTモデルからロジットを取得するには、PyTorchライブラリを使用できます。以下は、BERTからロジットを取得する方法を示すコードスニペットの例です。

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# Load BERT pre-trained model and tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Example text to analyze
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"

# Tokenize input text
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)])

# Get logits from BERT model
with torch.no_grad():
    outputs = model(input_ids)
    logits = outputs[0] # or outputs.logits

# Print logits
print(logits)

この例では、まず必要なライブラリ、PyTorchライブラリ、BERTトークナイザー、およびBERTモデルをインポートします。

次に、解析する例のテキストを定義し、BERTトークナイザーを使用してトークン化します。生成されたinput_idsテンソルにはトークン化されたサブワードが含まれています。

最後に、input_idsテンソルをBERTモデルに渡し、outputs[0]文を使用してロジットを抽出します。ロジットは、コンソールに表示されます。

注意点として、推論中に勾配計算を無効にするために、torch.no_grad()ステートメントを使用して、プロセスの高速化とメモリ使用量の削減を行っています。

output.logits と output[0] の違い

BERTモデルでは、output.logitsおよびoutput[0]の両方を使用してロジットにアクセスできます。これらは、ニューラルネットワークの最終層の生の出力値であるロジットを表します。ただし、両方の方法にはわずかな違いがあります。

output.logits属性は、BERTモデルによって返される出力オブジェクトの名前付き属性です。このオブジェクトには、トレーニング中に計算されたロジットと損失値の両方が含まれています。そのため、ロジットにアクセスする必要がある場合は、output.logitsを使用する方が簡潔でエラーが少なくなります。

一方、output[0]は、BERTモデルによって返されるタプルの最初の要素に対するインデックスベースのアクセスです。このタプルには、最初の要素としてロジット、2番目の要素として損失値が含まれています。したがって、ロジットと損失値の両方にアクセスする必要がある場合は、output[0]を使用する方が便利です。

実際には、両方の方法が有効であり、同じ結果が得られます。どちらを選ぶかは、個人の好みや特定の使用例に依存します。

参考

https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/output
https://towardsdatascience.com/how-to-use-bert-from-the-hugging-face-transformer-library-d373a22b0209