End‐to‐Endモデル - Shinichi0713/LLM-fundamental-study GitHub Wiki

1. 音声認識 従来の音声認識システムは、以下のような複数のステップで構成されていました：

音声信号の前処理（ノイズ除去など） 特徴抽出（メル周波数ケプストラム係数（MFCC）など） 音素認識 言語モデルを使った文字列生成 End-to-end音声認識モデルでは、これらのステップを一つの深層ニューラルネットワークで処理します。入力として音声波形を与え、出力としてテキストを得ることができます。代表的なモデルには、DeepSpeechやListen, Attend and Spell (LAS) などがあります。

2. 自然言語処理（NLP） 従来の機械翻訳システムは、以下のようなステップで構成されていました：

文の前処理（トークン化、形態素解析など） 特徴抽出 翻訳モデル End-to-end機械翻訳モデルでは、入力としてテキストを与え、出力として翻訳されたテキストを得ることができます。代表的なモデルには、Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) モデルやTransformerモデルがあります。

3. 画像認識 従来の画像認識システムは、以下のようなステップで構成されていました：

画像の前処理（リサイズ、ノイズ除去など） 特徴抽出（エッジ検出、SIFTなど） 分類器（SVM、ランダムフォレストなど） End-to-end画像認識モデルでは、入力として画像を与え、出力としてラベルを得ることができます。代表的なモデルには、Convolutional Neural Networks (CNN) があります。

End-to-endモデルの利点 シンプルなパイプライン: 一つの統一されたモデルで処理するため、システム全体がシンプルになります。 自動特徴抽出: モデルが自動的に最適な特徴を学習するため、特徴抽出の手動調整が不要です。 一貫した最適化: 入力から出力まで一貫して最適化されるため、全体の性能が向上しやすくなります。 End-to-endモデルの課題 大量のデータ: 効果的な学習には大量のデータが必要です。 計算コスト: 複雑なモデルのため、計算リソースが多く必要です。 解釈性: モデルの内部動作がブラックボックス化しやすく、解釈が難しいことがあります。