Transformerとは
Transformerは、2017年にGoogleの研究チームが「Attention Is All You Need」という論文で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。従来のRNNやLSTMに依存せず、自己注意機構（Self-Attention）のみを用いて系列データを処理することで、並列計算が可能になり、学習速度と性能の両方で大幅な改善を実現しました。
| ひとことで言うと | 自己注意だけで系列を処理する、今のAIの土台になっているアーキテクチャ。 |
|---|---|
| どこで使う | ChatGPTなどのLLM、翻訳、画像認識（ViT）、音声認識まで幅広く。 |
| 注意点 | 長い入力ほど計算量が急増する。学習には大量のデータと計算資源が要る。 |
Transformerの基本構造
Transformerはエンコーダーとデコーダーの2つの主要コンポーネントから構成されます。エンコーダーは入力系列を文脈を考慮した表現に変換し、デコーダーはその表現をもとに出力系列を生成します。各層にはマルチヘッドアテンション機構とフィードフォワードネットワークが含まれ、残差結合とレイヤー正規化が適用されます。
1入力をベクトル化語を数値の並びに
▶
2位置情報を付与語順を伝える
▶
3自己注意語どうしの関係を計算
▶
4全結合で変換各語を個別に加工
▶
5何層も重ねる深い理解を積み上げる
↺ 3〜4のブロックを12〜100層以上くり返す
自己注意機構の革新性
Transformerの核心である自己注意機構は、系列中の各要素が他のすべての要素との関連性を直接計算します。これにより、RNNのように順番に処理する必要がなく、長距離の依存関係も効率的に捉えることができます。Query、Key、Valueの3つのベクトルを用いた注意計算は、現代のAI技術の基礎となっています。
Transformerの影響と発展
Transformerは自然言語処理にとどまらず、コンピュータビジョン、音声処理、タンパク質構造予測など、あらゆるAI分野に革命をもたらしました。BERT、GPT、T5などのモデルはすべてTransformerをベースとしており、現代の大規模言語モデル（LLM）の基盤技術となっています。このアーキテクチャの登場はAI研究の方向性を決定的に変えました。