「Attention is All You Need」から広がる無限の世界 ～Sakuraがやさしく教える、「なるほど！」から「すごい！」、さらにAI実装例へ～

こんにちは、Sakuraです！🌸

みなさんは、Google翻訳やChatGPT、音声アシスタントなど、言葉を理解し使いこなすAIに触れたことがあると思います。これらは「自然言語処理（NLP）」技術が進歩したおかげで生まれました。

昔は単純なルールベースや限られたパターンマッチングだったものが、今では複雑な文脈や感情、ニュアンスまで読み取れるようになっています。

その飛躍的な進歩に大きく貢献したのが、「Transformer」という新しいモデルアーキテクチャです。

これが2017年に発表された「Attention is All You Need」という論文によって世に知られ、その後の大規模言語モデル（LLM）の爆発的進化を支えました。

Transformerは、高次元ベクトル空間で言葉を表現し、Attention（注意機構）を使って、必要な箇所に「注目」します。

この仕組みが「並列処理」や「深い文脈理解」を可能にし、AIがより人間的な言語処理能力を獲得する基盤となったのです。

「Attention is All You Need」とは何か：突破口となった論文の革新性

「Attention is All You Need」は2017年に発表された論文で、RNNやCNNといった従来技術なしで、Attentionだけで翻訳など高品質なNLPタスクを実現できることを示しました。

Attention Is All You Need

それまで主流だったRNNは、文章を前から後ろへ順番に処理するため、並列化が難しく、長文に弱いという欠点がありました。

しかし、Transformerは、文章全体を一度に眺めて、単語同士の関連性（＝どの単語が他の単語とどう関係するか）をAttentionによって捉えられるため、計算を並列化でき、高速で大規模な学習が可能になりました。

これが「長い文章や大規模データでの学習」を楽にし、より強力な言語モデルを生み出す原動力になりました。

Transformerとは：RNNやCNNを超えて