皆さんは、Transformerや自己注意機構(Self-Attention)という言葉を聞いたことがあるでしょうか。
Transformerは、現代の自然言語処理（NLP）や生成AIの根幹を成す技術です。
今回は、Transformer・自己注意機構について分かりやすく説明するので、ぜひ最後まで見ていってください。
Transformerとは何か？
Transformerは、AIの性能を向上させるためのディープラーニングモデルの1つです。
従来の深層学習よりも早くて精度の高い自然言語処理が可能です。
たとえば、翻訳や文章生成、テキスト要約などで使われています。
このモデルはエンコーダとデコーダという2つの主要な部分から構成されており、それぞれが別々の役割を担っているのです。
このように、Transformerは従来のRNNやLSTMとは異なるアプローチを採用していることが特長です。また、注意機構（アテンション機構）を使用することで、重要な情報を重点的に処理できるという特徴もあります。
エンコーダは入力データを解析し、デコーダはその解析結果を出力データに変換する役割を担っています。
RNN、LSTMについて知りたい方は以下の投稿も参考にしてください！
コメント