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概要
Transformerは、注意メカニズム（Attention）を中心とした深層学習アーキテクチャで、自然言語処理と機械学習の分野で革命的な進歩をもたらしたモデルアーキテクチャです。エンコーダーとデコーダーから構成され、「Attention Is All You Need」という有名な論文で初めて紹介されました。
詳しい解説
Transformerは2017年にGoogleの研究チームによって発表され、これまでのRNN（Recurrent Neural Network）やCNN（Convolutional Neural Network）とは異なり、注意メカニズムのみに依存するアーキテクチャです。セルフアテンションとクロスアテンションを組み合わせ、入力シーケンスの各位置間の関係を並列で計算できることが特徴です。これにより、長い範囲の依存関係を効率的に捉え、訓練時間の短縮も実現しました。Transformerは、BERT、GPT、T5、Claudeなどの主要な大規模言語モデルの基礎となり、現在の生成AIブームの土台となっています。
使い方や使われるシーン
- 機械翻訳: 多言語間の高精度翻訳システム
- テキスト生成: 大規模言語モデルのコアアーキテクチャ
- 文書要約: 長文の要約、ポイント抽出
- 質問応答: 情報抽出、知識ベース系システム
- 情報抽出: テキストからの関係性、エンティティ抽出
- コード生成: プログラムコードの自動生成、コード補完
- チャットボット: 対話型アシスタント、カスタマーサポート