【技術解説】Word2VecからTransformerへ──AIが言葉を「理解」するまでの数理的進化論
AIはなぜ言葉を理解できるのか？Word2Vecの分散表現からRNNの苦闘、そしてTransformerによる革命まで。LLMのブラックボックスを数理的な進化の必然性から紐解き、エンジニアに確かな技術的自信を提供する詳細解説。
キーワード解説
自然言語処理AIにおけるWord2VecからTransformerへの分散表現の進化
自然言語処理AIにおけるWord2VecからTransformerへの分散表現の進化とは、単語の意味を数値ベクトルで表現する『分散表現』が、Word2Vecによる静的な表現から、Transformerによる文脈に応じた動的な表現へと発展した過程を指します。Word2Vecは単語の共起関係から固定的なベクトルを生成しましたが、Transformerは自己注意機構により、文中の他の単語との関係性を考慮し、単語の意味を文脈に応じて動的に変化させることを可能にしました。この進化は、言葉の意味をより正確に捉え、大規模言語モデル（LLM）の高性能化を可能にしました。親トピックである『埋め込みベクトル』の質を飛躍的に向上させ、AIが人間のような言語理解に近づく上で不可欠な技術的進歩です。
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自然言語処理AIにおけるWord2VecからTransformerへの分散表現の進化とは
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