Geminiの構造：エンコーダーとデコーダーの役割
Geminiは、Google DeepMindによって開発された、最先端のマルチモーダルAIモデルです。その革新的なアーキテクチャは、テキスト、画像、音声、動画などの多様な情報を統合的に理解し、生成することを可能にしています。Geminiの根幹をなすのは、Transformerアーキテクチャを基盤とした、エンコーダーとデコーダーの二つの主要なコンポーネントです。
エンコーダーの役割
エンコーダーは、入力された多様なモダリティの情報を、モデルが理解できる共通の数値表現（埋め込みベクトル）に変換する役割を担います。Geminiのエンコーダーは、単一のモダリティだけでなく、複数のモダリティからの情報を同時に処理できるように設計されています。
テキストエンコーディング
テキストデータは、まずトークン化されます。これは、文章を単語やサブワードといった、モデルが処理しやすい最小単位に分割するプロセスです。分割されたトークンは、それぞれ固有のIDにマッピングされ、さらに埋め込み層を通じて高次元のベクトル空間に変換されます。この埋め込みベクトルは、単語の意味や文脈情報を捉えています。
Geminiでは、古典的なTransformerのエンコーダーと同様に、自己注意機構（Self-Attention）が中心的な役割を果たします。自己注意機構により、各トークンは、文章中の他のすべてのトークンとの関連性を計算し、文脈に応じたより rich な表現を獲得します。これにより、単語の多義性や文の構造を深く理解することが可能になります。
さらに、Geminiは位置エンコーディング（Positional Encoding）を用いて、トークンの系列情報を保持します。これにより、単語の順序が意味に与える影響をモデルに学習させることができます。
画像エンコーディング
画像データは、パッチと呼ばれる小さな領域に分割されます。これらのパッチは、テキストのトークンと同様に、それぞれベクトル表現に変換されます。このプロセスでは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やVision Transformer（ViT）のような技術が利用されることがあります。
パッチ化された画像データも、テキストデータと同様に、自己注意機構を用いて処理されます。これにより、画像内の異なる領域間の関係性を捉え、画像全体の意味構造を理解します。例えば、画像内に写っている物体とその位置関係、物体の属性などを学習します。
音声・動画エンコーディング
音声データは、スペクトログラムなどの特徴量に変換され、画像と同様にパッチ化されて処理されることがあります。動画データは、時間軸方向に沿ったフレームのシーケンスとして扱われ、各フレームが画像としてエンコードされた後、時間的な自己注意機構によってフレーム間の関連性が学習されます。
Geminiのエンコーダーの重要な特徴は、これらの異なるモダリティからの埋め込みベクトルを、統一的な表現空間にマッピングする能力です。これにより、例えば「犬」という単語の埋め込みベクトルと、犬の画像から生成された埋め込みベクトルが、互いに近接した位置に配置されるようになります。このクロスモーダルな理解が、Geminiのマルチモーダル能力の鍵となります。
デコーダーの役割
デコーダーは、エンコーダーによって生成された統一的な埋め込みベクトルを受け取り、目的とするモダリティの出力を生成する役割を担います。テキスト生成、画像生成、音声合成など、多様なタスクに対応します。
テキストデコーディング
テキスト生成タスクでは、デコーダーはエンコーダーからの情報と、それまでに生成されたトークンを考慮しながら、次のトークンを確率的に予測します。このプロセスは、自己回帰的（Autoregressive）に行われます。つまり、一度に一つのトークンを生成し、その生成されたトークンを次のステップの入力として使用することで、自然で一貫性のある文章を生成します。
デコーダーにおいても、自己注意機構が重要な役割を果たします。ただし、テキスト生成においては、未来のトークンを参照しないようにマスクされた自己注意機構（Masked Self-Attention）が用いられます。これにより、モデルは過去の文脈のみに基づいて次の単語を予測します。
マルチモーダル出力生成
Geminiのデコーダーは、テキストだけでなく、他のモダリティの出力を生成することも可能です。
例えば、テキストと画像の説明を生成するタスクでは、画像エンコーダーからの情報と、生成中のテキスト情報を組み合わせて、画像の内容を説明する文章を生成します。
さらに、Geminiは、テキストプロンプトに基づいて画像を生成したり、画像やテキストを元に動画を生成したりすることも視野に入れた設計がなされています。これは、デコーダーがエンコーダーからの多様なモダリティの情報を解釈し、それらを組み合わせて新しいモダリティのコンテンツを創造する能力を持つことを意味します。
その他の重要な要素
Geminiのアーキテクチャは、エンコーダーとデコーダーの基本的な構造に加え、いくつかの重要な要素によってその性能を向上させています。
スケーラビリティ
Geminiは、スケーラビリティを重視して設計されています。モデルのサイズ（パラメータ数）を増やすことで、より複雑なパターンを学習し、性能を向上させることが可能です。Googleは、Geminiを複数のサイズ（Ultra, Pro, Nano）で提供することで、様々なコンピューティングリソースとアプリケーションのニーズに対応しています。
効率性
大規模なモデルは計算コストが高くなりがちですが、Geminiは効率性も考慮されています。特に、推論時の速度やメモリ使用量の最適化が図られており、実用的なアプリケーションでの利用を可能にしています。
マルチモーダル統合
Geminiの最も革新的な点は、異なるモダリティの情報をシームレスに統合し、それらを統一的に処理できる点です。これにより、例えば、画像に写っている物体を認識するだけでなく、その物体がどのような状況にあるのか、それがどのような意味を持つのかといった、より高次の理解が可能になります。これは、従来のモデルが単一のモダリティに特化していたのに対し、Geminiが真のマルチモーダルAIとしての能力を発揮する基盤となっています。
ファインチューニングと適応性
Geminiは、特定のタスクやドメインに合わせてファインチューニングすることが可能です。これにより、汎用的なモデルでありながら、専門的な知識や特定の応用分野に特化した性能を発揮させることができます。
まとめ
Geminiの構造は、Transformerアーキテクチャを基盤とし、多様なモダリティの情報を共通の表現空間に埋め込むエンコーダーと、その埋め込みベクトルを元に目的とするモダリティの出力を生成するデコーダーから構成されています。エンコーダーは、テキスト、画像、音声、動画などの情報を自己注意機構を用いて深く理解し、デコーダーはそれらを統合して、テキスト生成、画像生成、さらには将来的に他のモダリティのコンテンツ生成までを行います。スケーラビリティ、効率性、そして何よりも異なるモダリティ間のシームレスな統合能力が、Geminiを次世代のAIモデルたらしめています。
