AI進化の源流：Transformerが切り拓いた生成AIの新時代

生成AIの急速な進化の背後には、2017年に登場したTransformerアーキテクチャという革新的な技術が存在しています。このアーキテクチャは、図書館司書のように膨大な情報を整理し、必要な知識を即座に引き出す能力を持っているのです。

Transformerが生成AIにもたらした最大の革新は、文脈理解の劇的な向上にあります。従来の技術では、文章を読む際に前後の単語しか参照できなかったのに対し、Transformerは最大32,000語という長さの文章全体を一度に把握することができます。これは人間の読解力に近い処理能力で、理解の深さと生成の質を飛躍的に向上させました。

技術的な観点から見ると、Transformerの自己注意機構（Self-Attention）が革新的でした。この機構は、文章内の各単語が他のすべての単語とどのように関連しているかを、0から1の数値で計算します。例えば「bank」という単語が出てきたとき、周辺の単語との関係性から「銀行」か「土手」かを96%以上の精度で判断できるようになったのです。

この技術は、GPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズへ活用され、GPT-2、GPT-3、そしてGPT-4へと進化する中で、モデルのパラメータ数は175億から1750億へと100倍以上増加し、生成能力は人間の創作に近いレベルにまで向上しています。

Transformerの影響は、テキスト生成だけにとどまりません。Vision Transformer（ViT）として画像処理にも応用され、画像の一部分だけでなく、全体的な文脈を理解した高度な画像生成が可能になりました。これにより、DALL-EやStable Diffusionといった革新的な画像生成AIが誕生したのです。