「トランスフォーマー（Transformer）とは?」：AI技術の基礎から応用まで徹底解説

トランスフォーマーの基本概念

トランスフォーマーは、入力データを変換するために「Attention」メカニズムを使用します。このメカニズムは、モデルがデータのどの部分に注目するかを決めることで、モデル全体の性能を向上させます。具体的には、トランスフォーマーはエンコーダーブロックとデコーダーブロックから構成されています。このセクションでは、これらのコンポーネントとそれらがどのように連携して機能するかについて詳しく説明します。

エンコーダーとデコーダー

トランスフォーマーのアーキテクチャは、エンコーダーとデコーダーの2つの主要な部分からなります。エンコーダーは入力テキストを理解し、デコーダーはその理解を基に新しいテキストを生成します。

エンコーダーブロック

エンコーダーブロックは次の2つの主要部分からなります：

• 自己注意（self-attention）層
• 位置ごとのフィードフォワードネットワーク

自己注意層は、入力文のどの単語に注目すべきかを決定するために使用されます。一方、フィードフォワードネットワークは、文の各位置で単語表現を個別に処理します。

デコーダーブロック

デコーダーブロックはエンコーダーからの出力を使用して、新しいテキストを一つずつ単語で生成します。デコーダーブロックもエンコーダーと同様に自己注意層とフィードフォワードネットワークから構成されますが、エンコーダーからの情報を取り入れるための追加の注意層が含まれています。

トランスフォーマーの応用例

トランスフォーマーは、その発表以来、自然言語処理の様々な分野で応用されています。以下に、いくつかの応用例を紹介します：

• GPTシリーズ（例：GPT-4） – 高度な文章生成
• 翻訳 – 複数の言語間での高品質なテキスト翻訳
• 要約 – 長い文章を短縮した形で要約すること
• 感情分析 – テキストの感情調を分析し識別すること

これらの応用は、トランスフォーマーの柔軟性と強力な学習能力を示しています。

参考文献

• The Illustrated Transformer – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time.
• RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale
• Efficient Transformers: A Survey