日常的に使っている言葉やフレーズ、その背後にある意味について考えてみてください。単語やフレーズの意味は、それらが組み合わさる方法や文脈によって大きく変わることがあります。例えば、「猫」という単語は単体である程度の意味を持ちますが、それが「黒猫」や「猫が好き」というフレーズの一部になると、その意味はさらに具体的かつ複雑になります。

このように、言語はその性質上非線形です。つまり、単語やフレーズの意味は、それらが組み合わさる方法に直線的な関係はなく、組み合わせによって独自の意味を生み出します。そして、この非線形性を理解し、モデル化することが、自然言語処理の一大課題となっています。

では、この非線形性はどのようにモデルに組み込まれるのでしょうか？その答えは、「活性化関数」にあります。活性化関数は、ニューラルネットワークの各層の出力を変換するために使用され、モデルに非線形性を導入します。トランスフォーマーモデルでは、例えばGELU（Gaussian Error Linear Unit）という活性化関数が使用されています。

GELUや他の活性化関数を通じて、トランスフォーマーモデルは各層の出力を非線形に変換し、言語の複雑な関係性を捉える能力を獲得します。これにより、モデルは単語やフレーズの組み合わせによる意味の変化をより正確に理解し、自然言語の複雑な非線形性に対応することができます。

このように、非線形性はトランスフォーマーモデルの中心的な要素であり、言語の本質的な特性を捉え、より高度な自然言語理解を可能にします。

皆さんは「猫」と聞いて何を思い浮かべますか？ふわふわの毛、鋭い爪、独立した性格… しかし、「猫」の意味は、それが含まれる文脈によってさまざまに変化します。たとえば、「猫を飼っている」という文では、「猫」はペットとしての存在を指します。一方、「猫のように身をよじって逃げた」では、「猫」はその敏捷性と身軽さを表現するメタファーとなります。

これらの例からわかるように、「猫」一つ取ってもその意味は非線形に変化します。つまり、単語やフレーズの意味は、それらが組み合わさる方法に直線的な関係はなく、組み合わせによって独自の意味を生み出します。

では、この非線形性はどのようにモデルに反映されるのでしょうか？そのキーとなるのが、ニューラルネットワークの「活性化関数」です。トランスフォーマーモデルでは、GELU（Gaussian Error Linear Unit）という活性化関数が一部で使用されています。この活性化関数を通じて、トランスフォーマーモデルは各層の出力を非線形に変換し、複雑な意味関係を捉えます。

このように、「猫」のような一見単純な単語でさえ、その意味は非線形に変化し、その複雑さを捉えるにはトランスフォーマーモデルのような高度なモデルが必要となります。その中心にあるのが、非線形性を導入する活性化関数の存在です。