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公開：2024-10-08

Transformerとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

Transformerとは

Transformerは自然言語処理や機械翻訳などのタスクにおいて、非常に高い性能を発揮するニューラルネットワークアーキテクチャの一種です。Transformerは、系列データを処理する際に、RNNやLSTMなどの従来の手法とは異なるアプローチを採用しています。

Transformerの特徴は、系列データ内の各要素間の関係性を捉えるために、アテンション機構を用いることです。アテンション機構により、系列内の任意の位置同士の関連性を直接的に計算することが可能となります。

また、Transformerは、エンコーダーとデコーダーという2つのモジュールで構成されています。エンコーダーは入力系列を処理し、その情報を圧縮した表現を生成し、デコーダーはその圧縮された情報を元に、出力系列を生成します。

Transformerは、並列化が容易であるため、GPUを用いた高速な学習が可能です。また、大規模なデータセットを用いた事前学習により、様々なタスクに対して優れた性能を発揮することが知られています。

近年では、BERTやGPT-3など、Transformerアーキテクチャを基礎とした大規模な言語モデルが開発され、自然言語処理の分野で大きな注目を集めています。これらのモデルは、膨大なテキストデータを用いた事前学習により、言語の理解や生成において高い能力を獲得しています。

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