第2章 Transformerアーキテクチャの仕組み

概要

この章では、LLM（大規模言語モデル）の基盤技術である「Transformer」アーキテクチャの詳細を解説します。Transformerは、自然言語処理において従来のRNNやLSTMを凌駕する革新的なモデルです。以下の主要な要素に焦点を当て、Transformerがどのように優れたパフォーマンスを実現するかを説明します。

記載されているような内容に関する本は、多くの自然言語処理（NLP）や機械学習関連の書籍で扱われています。以下は、TransformerアーキテクチャやLLMについて詳しく学べる書籍やリソースの一部です。

1. 「Deep Learning」 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

• この本は深層学習の基本概念から応用まで幅広くカバーしており、自然言語処理や機械学習の基礎的な技術を学べます。具体的なTransformerに関する記述はありませんが、関連する深層学習の理論を理解するのに役立ちます。

2. 「Attention Is All You Need」 by Ashish Vaswani et al.

• これはTransformerアーキテクチャを提案した論文です。書籍ではなく論文ですが、Transformerを学ぶには最も重要なリソースです。この論文では、自己注意メカニズムとマルチヘッドアテンションの詳細が解説されています。

3. 「Transformers for Natural Language Processing」 by Denis Rothman

• この書籍は、Transformerアーキテクチャに焦点を当て、自然言語処理での応用について詳しく説明しています。実際の実装や事例も扱われており、LLMの仕組みを学ぶのに最適です。

4. 「The Illustrated Transformer」 by Jay Alammar

• これはWeb上の記事ですが、Transformerの仕組みを視覚的に説明したリソースです。ビジュアルを多用して、Transformerの各部分を非常にわかりやすく解説しています。

5. 「Natural Language Processing with Transformers」 by Lewis Tunstall, Leandro von Werra, and Thomas Wolf

• Hugging Faceの関係者が執筆したこの書籍は、Transformerベースのモデルを使った実践的な自然言語処理にフォーカスしています。BERTやGPTの実装例も含まれており、LLMの構造と訓練方法を学べます。

6. 「BERT, GPT, GPT-2, GPT-3. Getting to Know Transformers」 by Jerry Ajay

• Transformerの発展形であるBERTやGPTシリーズの詳細について述べた本です。各モデルの進化を理解するのに役立つ内容です。

7. 「Deep Learning with Python」 by François Chollet

• この本は、自然言語処理に限らず、深層学習全般の基礎を理解するのに最適です。特にKerasやTensorFlowを使用した実践的なアプローチが強調されており、Transformerのようなアーキテクチャの実装に必要な技術が学べます。

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