トランスモデルとは?

トランスフォーマーモデルは、Vaswaniらによる2017年の論文「Attention Is All You Need」で紹介されたディープラーニングアーキテクチャです。自然言語処理(NLP)に革命をもたらし、それ以来、GPT、BERT、T5 などの強力な生成 AI モデルのバックボーンとなっています。 入力データを段階的に処理するRNNやLSTMのような従来のシーケンシャルモデルとは異なり、トランスフォーマーはセルフアテンションと呼ばれるメカニズムを使用してシーケンス全体を一度に処理します。このメカニズムにより、モデルは、位置に関係なく、文中のさまざまな単語の相対的な重要度を比較検討できます。たとえば、「The cat sat on the mat」という文では、「cat」という単語を「sat」に直接関連付けることができ、その間にある各単語を段階的に確認する必要はありません。 トランスフォーマーは、エンコーダーとデコーダーの2つの主要部分で構成されています。エンコーダーは入力データを処理してコンテキスト表現を生成しますが、デコーダーはこの表現を使用して出力を生成します。各コンポーネントは、セルフアテンション、フィードフォワードネットワーク、レイヤー正規化を含む複数のレイヤーで構成され、トレーニングを支援するための接続が残っています。 Transformer は並列化が進んでいるため、GPU や TPU などの最新のハードウェアでのトレーニングをより迅速かつ効率的に行うことができます。また、テキストだけでなく、画像、オーディオ、マルチモーダルデータにも適用できる柔軟性も備えています。 複雑なパターンと長期的な依存関係をキャプチャする能力により、機械翻訳、要約、テキスト生成、コード生成、画像キャプションなどの画期的なアプリケーションが可能になりました。 要約すると、トランスフォーマーモデルはディープラーニングの基本的なアーキテクチャであり、特に生成タスクに適しており、多くの最先端のAIシステムで中心的な役割を果たしています。トランスフォーマーを理解することは、応用生成AIコースを追求する人にとって不可欠です。