トランスフォーマーは2017年にGoogleの研究者によって提案された画期的なモデルで、主に自然言語処理(NLP)タスクで使用されます。従来の再帰神経ネットワーク(RNN)とは異なり、トランスフォーマーは自己注意メカニズムを利用してシーケンスデータをより効率的に処理します。
このアーキテクチャは、入力シーケンスを文脈に関連する表現に変換するエンコーダーと、これらの表現に基づいて出力シーケンスを生成するデコーダーで構成されています。この設計により、機械翻訳やテキスト生成などのタスクで性能が大きく向上します。
BERTやGPTなど、トランスフォーマーに基づくさまざまなバリエーションが登場し、NLP分野の進展がさらに加速しています。研究が進むにつれて、画像処理や音声認識などのさまざまな分野でさらに多くの改善と応用が期待されています。
しかし、モデルの計算複雑性や大規模データセットへの依存といった課題は、依然として解決すべき問題として残っています。
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