「Transformer」技術は、多くの自然言語モデルの重要な要素であり、特に「ChatGPT」などの対話型AIで中核を成しています。当初は機械翻訳を目的としていましたが、今では画像処理など他の分野にもその利用が拡大しています。
本記事では、このTransformerの基礎から応用までを、初心者にも理解しやすいように解説します。第1回目ではまず、ディープラーニングの基本であるニューラルネットワークについて学びます。気になる「Attention」メカニズムについても後の回で詳しく触れていく予定です。
さあ、AIや機械学習に少しでも興味があるなら、この連載をお見逃しなく。未来を切り拓く技術の仕組みを一緒に学んでいきましょう。
出典 : GPTを生んだ先端技術の基礎 「モデル」とその構造を知る https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/mag/nc/18/103100454/103100001/