Transformerとは
Transformer（トランスフォーマー）は、2017年にGoogleの研究チームが発表した革新的なニューラルネットワークアーキテクチャです。「Attention（注意機構）」を中核に据え、従来のRNNやLSTMに依存しない並列処理可能な設計で、自然言語処理を根本から変革しました。
アーキテクチャの特徴
Transformerはエンコーダとデコーダの2つのブロックで構成されます。最大の特徴であるSelf-Attention機構は、入力系列のすべての位置間の関係を直接計算することで、長距離の依存関係を効率的に捉えることができます。また、位置エンコーディングにより系列の順序情報を保持しつつ、全体を並列に処理できます。
RNN/LSTMからの脱却
従来のRNNやLSTMは逐次的に処理するため、長い系列の学習が困難で計算効率も低いという課題がありました。Transformerは完全に並列処理が可能であり、GPUの性能を最大限に活用できます。これにより、はるかに大規模なモデルとデータでの学習が現実的になりました。
AI史を変えたアーキテクチャ
Transformerは当初、機械翻訳のために設計されましたが、その汎用性は予想を遥かに超えました。BERT、GPTシリーズ、T5などの大規模言語モデルはすべてTransformerに基づいており、さらにViT（画像認識）やDALL-E（画像生成）など言語以外の分野にも拡張されています。Transformerは現代AIの最も重要な基盤技術です。