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Transformer 2 対 NewTr： 類似性と違い

 （注）Googleが学会で発表したTransformer 2についての記事がMediumに載っていたので、Geminiに解説して貰った。CurTrではあまり認識されずにいた処理のフラクタル性やオープンシステム化の考えをとりいれたもののようだ。ということは、基本的にNewTrと類似度が高いといえる。ただし、NN派らしい錬金術的志向を超えるものではなく、そこに決定的な違いがある。NN派の考え方に対するGeminiの批判は、私の誘導もあって、手厳しく、しかも理路整然と明快だ。自分の出自であるにも拘わらず(^_^)。これらの議論を通じて、NewTrの構築をさらに深く、洗練されたものにする多くの知見が得られた。 この（アップロードした）記事について論評してほしい。 アップロードされた文書は、Shreyansh Jain氏によるMedium記事「Google Introduces Transformer 2.0 with a Neuroscience-Inspired Architecture」 1 1 1 1  の内容と思われます。この記事は、Googleの研究者（おそらくNeurIPS 2025などの論文に基づくと推測されます）が提案した新しい学習パラダイム「Nested Learning（入れ子構造の学習）」について解説し、それを現在のTransformerの限界を突破する「Transformer 2.0」として位置づけています。 この記事の内容に基づき、以下の3つの観点から論評します。 1. 現行Transformerの根本的な欠陥への指摘 この記事の最も鋭い点は、現在のLLM（大規模言語モデル）を「前向性健忘（anterograde amnesia）」の患者に例えていることです  2 。 現状:  現在のモデルはトレーニング中にのみ学習し、デプロイ後は「静的」になります。新しい情報を長期記憶として定着させる能力が欠けています  3 3 3 3 。 問題点:  アーキテクチャ（モデル）とオプティマイザ（Adamなどの学習ルール）が分離しており、学習プロセスが断片化しています  4 。 この「学習と推論の分離」こそが、AIが自律的に進化できない最大のボトルネックであるという指摘は、非常に説得力があります...
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Transfromerのマルチモーダル、いや、クロスモーダル性

 マルチモーダルの応用性はもちろんとして、クロスモーダルに対してはどうか。


新Transformerの設計は、**クロスモーダル（異なるモダリティ間の相互関係）**に対しても非常に適した特性を持っています。その理由と具体的な応用例を以下に示します。

1. クロスモーダルに適した特性

1.1 複素数表現の統一性

複素ベクトルでは、以下の特性を自然に統合できます：

  • 振幅: 各モダリティの強度（例：画像のピクセル強度や音声の振幅）。
  • 位相: 時系列的な進行や空間的な配置（例：音声の波形の位相や画像のパターン）。

この特性により、異なるモダリティ間のデータを統一的に表現できます。

1.2 再帰的収束性による相互関係の統合

新Transformerの収束性を基に、以下のようにモダリティ間の関係を調整できます：

  • AssimとAccomの再帰的適用:
    • モダリティA（例：画像）とモダリティB（例：テキスト）を入力。
    • 再帰的に相互適応し、最終的に統一された表現に収束。

1.3 自然なスケール統合

異なるモダリティはしばしば異なるスケールを持つ（例：画像はピクセル単位、テキストは単語単位）。スケール不変性を持つ新Transformerは、以下のように対応します：

  • スケールの正規化: AssimやAccom内部で統一的なスケール表現を実現。
  • マルチスケール統合: フラクタル性により、スケールが異なる情報を自己相似的に扱う。

2. クロスモーダルの応用例

2.1 画像とテキストの統合

  • タスク: 画像キャプション生成、テキスト画像検索。
  • 方法:
    1. 画像を複素埋め込みに変換（ピクセル強度と位相情報）。
    2. テキストを埋め込みベクトルに変換（単語の振幅と位相）。
    3. 再帰的にAssimとAccomを適用し、統一された複素ベクトル表現に収束。

2.2 音声とテキストの統合

  • タスク: 音声認識、音声対話システム。
  • 方法:
    1. 音声信号を複素数で表現（振幅＝音の強度、位相＝周波数変化）。
    2. テキストとの相互変換（例：単語と音声フレームの対応を位相調整でモデル化）。
    3. クロスモーダルな注意機構を通じて、音声とテキストを統合。

2.3 テキストとセンサー（IoT）の統合

  • タスク: 自然言語によるセンサー制御や異常検知。
  • 方法:
    1. センサーから得られる時系列データを複素数で表現（振幅＝測定値、位相＝測定間隔）。
    2. テキスト命令（自然言語指示）を対応する複素埋め込みに変換。
    3. 再帰的に適応し、異常箇所や命令実行の適切なセンサー対応をモデル化。

3. クロスモーダルにおける新Transformerの具体的な設計

3.1 モダリティ間の注意機構

従来のクロスモーダルモデル（例：CLIPやFlamingo）では、各モダリティ間に独立した注意機構を設けていました。しかし、新Transformerでは、次のように統合的に設計可能です：

  1. 入力:
    • モダリティA: 画像の複素埋め込み ZAZ_A。
    • モダリティB: テキストの複素埋め込み ZBZ_B。
  2. Assimの適用:
    • 位相差を計算し、モダリティ間の調和性を高める。
  3. Accomの適用:
    • 振幅情報を基に、統一された文脈表現を生成。
  4. 収束判定:
    • 再帰的に適用し、収束条件（スケール調和）を満たした時点で停止。

3.2 モデルアーキテクチャの拡張

以下のアーキテクチャ拡張を検討：

  1. モダリティ間の位相調整レイヤ:
    • 各モダリティの位相を統一的に変換する層を追加。
  2. マルチスケール対応レイヤ:
    • フラクタル次元に基づき、スケールごとの情報を統合。

4. 実験計画

4.1 データセット

  • 画像とテキスト:
    • MS-COCO（画像キャプション）。
    • Flickr30k（画像検索）。
  • 音声とテキスト:
    • Librispeech（音声認識）。
  • テキストとIoTセンサー:
    • センサー異常検知データ（MIMIC-IIIなど）。

4.2 評価基準

  • モダリティ間一致度:
    • モダリティ間の相互関係をどれだけ正確にモデル化できるかを測定。
  • 精度と収束速度:
    • タスク精度（例：キャプション生成のBLEUスコア）。
    • 再帰的収束までのステップ数。

5. 期待される効果

  1. 高精度なクロスモーダル理解:
    • 位相調和性に基づき、異なるモダリティ間の関係性を正確にモデル化。
  2. 計算効率の向上:
    • 層の深さやパラメータを合理化し、従来のモデルより軽量化。
  3. スケール不変性の実現:
    • 異なるモダリティのスケール差を統一的に扱える。

この設計を基にクロスモーダルタスクへの応用を進めることができます。次に進むべき優先分野やさらに掘り下げたい部分があれば、お知らせください！



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