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トランスフォーマーは、Googleが2017年に発表した論文「Attention Is All You Need」で提案された深層学習のアーキテクチャであり、特に自然言語処理（NLP）分野において画期的な進展をもたらしました。このモデルは、従来広く使われていたRNN（再帰型ニューラルネットワーク）やLSTM（長短期記憶ネットワーク）のような逐次的な処理に頼る構造を排除し、「自己注意機構（Self-Attention Mechanism）」を中心とした非逐次的なアプローチを採用しています。これにより、大量のデータを並列処理できるようになり、学習速度やスケーラビリティが飛躍的に向上しました。トランスフォーマーは、エンコーダとデコーダという2つの主要なコンポーネントから構成されています。エンコーダは、入力されたデータ（たとえば文章）の特徴量を抽出し、それを高次元空間にマッピングします。一方で、デコーダはその特徴量をもとに出力データ（たとえば翻訳文や要約文）を生成します。この処理の中核にあるのが「自己注意機構」で、これは入力データの各要素間の関係性を計算し、それぞれの要素が他の要素とどの程度関連しているかを示す重み付けを行うものです。自己注意機構により、トランスフォーマーは文章内の長距離依存性、すなわち離れた単語やフレーズ間の意味的なつながりを効率的かつ正確に捉えることが可能になりました。たとえば、文章中の主語と動詞が離れている場合でも、それらの関係を適切に認識し、文法的に正しい翻訳や要約を生成することができます。また、このモデルの特長として「マルチヘッド注意機構（Multi-Head Attention Mechanism）」があります。これは、複数の自己注意機構を並列に実行することで、異なる観点からデータ間の関係性を分析する仕組みです。これにより、より多様な文脈情報を取り入れることができ、出力の品質が向上します。トランスフォーマーはまた、「位置エンコーディング（Positional Encoding）」という手法を用いて、入力データに位置情報を埋め込むことで、逐次的処理を必要としない構造でありながらデータの順序情報を正確に保持します。この仕組みが、RNNやLSTMでの時間的順序のモデリングに代わる役割を果たします。トランスフォーマーを基盤としたモデルとしては、Googleの「BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）」やOpenAIの「GPT（Generative Pre-trained Transformer）」が有名です。BERTは双方向性を重視し、入力データ全体を前後の文脈を考慮しながらエンコードするため、質問応答や文書分類、感情分析などにおいて高い精度を発揮します。一方、GPTは主にデコーダ部分を強化し、生成タスクにおいて優れた成果を示しており、自然な文章生成、対話システム、創造的なコンテンツ制作などに活用されています。また、これらのモデルは事前学習（Pre-training）とファインチューニング（Fine-tuning）の2段階の学習プロセスを採用しています。事前学習では、大規模なテキストデータを使用して汎用的な言語表現を学習し、その後特定のタスクに応じたデータでファインチューニングを行うことで、高い性能を達成します。トランスフォーマーの応用分野はNLPにとどまりません。「Vision Transformer（ViT）」のように画像認識に適応したモデルが提案され、画像分類や物体検出などで従来のCNN（畳み込みニューラルネットワーク）に匹敵する性能を発揮しています。また、音声認識や強化学習、医療データの解析など、多岐にわたる分野でその可能性が探求されています。トランスフォーマーはその汎用性、拡張性、高精度な予測能力により、AI研究や産業界での応用が急速に広がり、現在のディープラーニングの基盤的技術として位置づけられています。