トランスフォーマー（Transformer）とは：AIの劇的進化を支える基本構造の解説

トランスフォーマー（Transformer）とは：AIの劇的進化を支える基本構造の解説とは

トランスフォーマー（Transformer）とは、Googleが2017年に発表した、自然言語処理を中心にAIの劇的な進化を支える深層学習モデルの基本構造です。リカレントニューラルネットワーク（RNN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が抱えていた長距離の依存関係を捉える課題を、「Attention（注意）メカニズム」によって克服しました。これにより、入力シーケンス全体の情報を効率的に並列処理し、文脈に応じた重要な情報に焦点を当てることが可能になりました。この革新的なアーキテクチャは、GPTやBERTといった大規模言語モデルの基盤となり、自然言語処理だけでなく、画像認識など多岐にわたるAI分野に大きな影響を与え、「AI用語集」における重要な概念の一つとして位置づけられています。

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