トランスフォーマーとは？自然言語処理を変えた革新的モデル

はじめに

トランスフォーマー（Transformer）は、2017年に発表された自然言語処理（NLP）に革命をもたらした深層学習モデルです。
従来のRNNやLSTMの課題を克服し、大量のデータを効率的に処理できる仕組みを持ちます。
この記事ではトランスフォーマーの基本構造や特徴、応用例をわかりやすく解説します。

基本情報・概要

トランスフォーマーは、自己注意機構（Self-Attention）を中心に構成され、入力系列全体の情報を同時に処理します。
これにより長距離依存関係の学習が容易になり、並列処理も可能です。

主な特徴：

自己注意機構による文脈把握
並列処理で高速学習
エンコーダ・デコーダ構造

用語	説明
自己注意機構	各単語が他の単語に注目（重み付け）する仕組み
エンコーダ	入力文を抽象的な表現に変換する部分
デコーダ	抽象表現から出力文を生成する部分
ポジショナルエンコーディング	位置情報を埋め込み、単語の順序をモデルに伝える方法

深掘り解説

自己注意機構の仕組み
入力系列の各単語が他の単語にどれだけ注目すべきかを計算し、文脈を動的に捉える。
並列処理の利点
RNNのような逐次処理ではなく、一括で処理可能なため学習速度が大幅に向上。
代表的モデル
- BERT：双方向の文脈理解に優れる事前学習モデル
- GPT：文章生成に強みを持つ大規模言語モデル

応用・発展的な使い方

自然言語処理（翻訳、要約、質問応答）
音声認識・合成
画像認識（ViT：Vision Transformer）
化学構造解析や医療データ解析
対話システムやチャットボット

よくある誤解と注意点

トランスフォーマーは巨大な計算資源を必要とする
位置情報は自然に扱えず、工夫が必要（ポジショナルエンコーディング）
解釈性の課題が残る「ブラックボックス」モデル

まとめ

トランスフォーマーは自然言語処理をはじめとする多くの分野で革新的な成果をもたらしました。
その自己注意機構と並列処理の特徴を理解し、適切に活用することで、最先端のAI技術を応用できます。
今後も発展が期待される注目のモデルです。