トランスフォーマーの仕組みを視覚的に解説！AIの核心技術に迫る

要約

トランスフォーマーは、人工知能のアプローチを根本的に変えたニューラルネットワークのアーキテクチャです。2017年に発表された論文「Attention is All You Need」によって初めて紹介されて以来、テキスト生成モデルであるOpenAIのGPTやMetaのLlama、GoogleのGeminiなどの深層学習モデルにおいて、主流のアーキテクチャとなっています。トランスフォーマーは、テキストだけでなく、音声生成や画像認識、タンパク質構造予測、ゲームプレイにも応用され、その多様性が示されています。

テキスト生成トランスフォーマーは、ユーザーからのテキストプロンプトに基づいて次に来るトークン（単語や単語の一部）を予測する原理に基づいて動作します。この技術の核心となる革新は、自己注意メカニズムの使用にあり、これにより全体のシーケンスを処理し、長距離の依存関係をより効果的に捉えることができます。GPT-2ファミリーのモデルは、テキスト生成トランスフォーマーの代表的な例として挙げられます。

トランスフォーマーは、埋め込み、トランスフォーマーブロック、出力確率という3つの重要なコンポーネントから構成されています。埋め込みは、テキストを数値ベクトルに変換し、トランスフォーマーブロックはデータを処理・変換します。出力確率は、処理された埋め込みを基に次のトークンに関する予測を行うための確率を生成します。トランスフォーマーの理解は、これらの基本的なコンポーネントを把握することから始まります。

元記事: https://poloclub.github.io/transformer-explainer/

公開日: Mon, 21 Sep 2026 19:43:49 +0000

この記事はAIアシスト編集により作成されています。