トランスフォーマー

トランスフォーマーは、入力シーケンスを出力シーケンスに変換または変更するニューラルネットワークアーキテクチャの一種です。

このアーテクチャを採用すると、

『最新の大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理（NLP）の課題を解決する』

ことができます。

自己注意メカニズム

テキスト全体を考慮して各単語の文脈を理解する仕組みで、長い文や複雑な関係性を効率的に学習します。

並列処理の効率性

再帰処理を行わず、一括でデータを処理するため、計算効率が高いです。

LLMの基盤

GPTシリーズやBERTといった多くの有名なモデルがこのアーキテクチャに基づいています。

ユースケース

ある企業が最新のLLMを利用して顧客対応のチャットボットを構築しています。このモデルの基盤であるトランスフォーマーを採用すると、このLLMは長い文脈を理解し、自然な応答を生成する能力を高めることができます。