Transformerの仕組み– category –

Transformerは、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の中心となる深層学習モデルの構造で、特に「長い文脈を理解しながら言語を処理する」点に優れています。2017年に提案されたモデルで、従来主流だったRNNやLSTMのような「順番どおりに読む仕組み」に依存しないことが革新でした。

最大の特徴は Self-Attention（自己注意機構）です。これは、入力された文章の各単語が、文中の他のどの単語にどれだけ注意を向けるべきかを数値化する仕組みです。たとえば「彼はリンゴを食べた。その後、彼は歩いた。」では、2つ目の「彼」が文脈的に1つ目の「彼」を指すと判断できるように、文中の依存関係を自動的に捉えます。

TransformerはこのSelf-Attentionを多頭（Multi-Head）で同時に行い、文法・意味・位置関係などを多角的に把握します。さらに、入力文全体を一度に処理できるため、並列計算が可能で学習効率が飛躍的に向上しました。

基本構造は Encoder（入力の理解） と Decoder（出力の生成） で構成されますが、GPTのようなモデルは主にDecoder部分を用い、次に来る単語を予測する形で文章を生成します。

まとめると、Transformerは
「自己注意によって文脈を深く理解し、並列処理で高速に学習・生成できるAIモデル」
であり、生成AIの性能を決定づける基盤技術です。