トランスフォーマー（Transformer）

トランスフォーマー（Transformer）とは、自然言語処理（NLP）や画像認識などの分野で広く使われている、深層学習（ディープラーニング）に基づくニューラルネットワークのモデル構造です。 2017年にGoogleが発表した論文「Attention is All You Need」によって提案され、それまで主流だったRNNやLSTMに代わり、現在の多くのAIモデルの基盤となっています。 Transformerの最大の特徴は、「自己注意機構（Self-Attention）」を用いて、文中の単語同士の関係性を並列的に処理できる点にあります。 この仕組みにより、長文でも効率的に文脈を把握し、翻訳・要約・対話・分類など、さまざまな自然言語タスクに対応可能となりました。 Transformerに基づく代表的なモデルには以下があります： • BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） • GPT（Generative Pre-trained Transformer） • T5、XLNet、RoBERTa、Vision Transformer（ViT） など 主な活用例は以下の通りです： • 検索エンジンにおける文脈理解 • 自然な文章の生成や翻訳 • 音声認識・画像認識と統合されたマルチモーダルAI • 質問応答・対話システム・推薦エンジンの高度化 Transformerは、AIの進化を支える最重要アーキテクチャのひとつであり、自然言語処理だけでなく、医療・教育・創作・研究開発など多岐にわたる分野で応用が進んでいます。