Googleが開発した「Transformer」について詳しく説明しますね。
Transformerは、2017年にGoogleの研究者たちが発表したニューラルネットワークモデルで、特に自然言語処理（NLP）の分野で広く使用されています¹²。以下にその特徴と仕組みを簡単にまとめます。
特徴
- Attention Mechanism: Transformerは「Attention Mechanism」を主体に処理を行います。これにより、文中の各単語が他の単語とどれだけ関連しているかを計算し、文脈を理解します¹。
- 並列処理: 従来のRNN（回帰型ニューラルネットワーク）とは異なり、時系列データを逐次処理する必要がなく、並列処理が可能です²。これにより、トレーニング時間が大幅に短縮されます。
- 高い精度: Transformerは、機械翻訳やテキスト要約などのタスクで高い精度を実現しています¹。
仕組み
- エンコーダとデコーダ: Transformerはエンコーダとデコーダの2つの主要な部分から構成されています。エンコーダは入力データを解析し、デコーダはその情報を基に出力データを生成します¹。
- Self-Attention層: エンコーダとデコーダの両方にSelf-Attention層があり、文中の各単語が他の単語とどの程度関連しているかを評価します¹。
- Multi-Head Attention: 各Self-Attention層は複数の「ヘッド」を持ち、それぞれが異なる視点からデータを解析します¹。
Transformerは、ChatGPTやBERT、PaLMなどの最先端モデルのベースとなっており、自然言語処理の分野で革新的な技術とされています¹²。
もっと詳しく知りたい部分があれば教えてくださいね！
¹: Transformerとは・基礎知識を初心者向けにわかりやすく解説
²: Transformer (機械学習モデル) – Wikipedia
ソース: Copilot との会話、 2024/9/5
(1) Transformerとは・基礎知識を初心者向けにわかりやすく解説. https://datamix.co.jp/media/datascience/what-is-transformer/.
(2) Googleは兆パラメータのAI言語モデルSwitch Transformerを …. https://bing.com/search?q=Google%e3%81%8c%e9%96%8b%e7%99%ba%e3%81%97%e3%81%9fTransformer%e3%81%ab%e3%81%a4%e3%81%84%e3%81%a6.
(3) Googleが開発した画像分類タスクが可能な機械学習モデル …. https://gigazine.net/news/20240420-google-vision-transformers/.
(4) Googleは兆パラメータのAI言語モデルSwitch Transformerを …. https://www.infoq.com/jp/news/2021/04/google-trillion-parameter-ai/.
(5) より高い品質の翻訳を実現するGoogleの「Transformer」がRNN …. https://gigazine.net/news/20170901-transformer-neural-network-language-understanding/.
(6) en.wikipedia.org. https://en.wikipedia.org/wiki/Transformer_(deep_learning_architecture).
