大規模言語モデル（LLM）の基盤となるTransformerアルゴリズムの徹底解説

大規模言語モデル（LLM）の基盤となるTransformerアルゴリズムの徹底解説とは

大規模言語モデル（LLM）の基盤となるTransformerアルゴリズムとは、自然言語処理（NLP）分野に革命をもたらした深層学習モデルであり、特に大規模言語モデルの性能を飛躍的に向上させた中核技術です。Transformerは、従来の再帰型ニューラルネットワーク（RNN）や長・短期記憶（LSTM）が抱えていた長距離依存性の問題や逐次処理のボトルネックを、Attentionメカニズム（特にSelf-Attention）を導入することで解決しました。これにより、入力シーケンス内の任意の単語間の関連性を効率的に捉え、並列処理を可能にすることで、高速かつ大規模なデータ学習を実現しました。AIの根幹をなす「アルゴリズム」の中でも、現代のAI進化を象徴する極めて重要な存在です。

このキーワードが属するテーマ