トランスフォーマー：アテンションの時代

2017年に、研究者たちは「Attention is All You Need」の論文でTransformerモデルを発表し、自然言語処理（NLP）に革命を起こしました。以前のRNNやLSTMなどのモデルは、単語を順次処理していたため、長い文章を処理する能力が制限され、トレーニングが遅くなり、並列処理が妨げられていました。Transformerは自己アテンションを使用することでこれらの問題を解決し、モデルが文章内の位置に関係なく重要な単語に焦点を当てることができました。これにより、Transformerは特に並列化を活用することで、より高速でスケーラブルになりました。逐次的な単語処理の必要性を排除し、単語間の複雑な関係の理解が向上しました。モデルのエンコーダーとデコーダーのアーキテクチャは、入力シーケンスを翻訳などの出力に効率的に処理します。多頭アテンションなどの重要な機能により、モデルは文章内の意味のさまざまな側面を同時に捉えることができます。デコーダーは前の単語のみに焦点を当てて、翻訳をステップバイステップで生成し、精度を確保します。このアーキテクチャはBERTやGPTなどの多くの最先端モデルの基盤となり、さまざまなNLPタスクでのパフォーマンスを大幅に向上させました。