TransformerはAttentionと呼ばれる仕組みを効率的に積層した深層学習モデルで、機械翻訳やBERTなど様々なタスクに応用されています。この記事では、Transformerの基本的な構造やメリット、歴史的な発展や最新の研究を簡潔に紹介します。 ChatGPTに代表されるAIの発展の背景にはTransformerの存在があります。この記事ではTransformerとは何かを解説します。またTransformerの仕組みや使用するメリットについても解説。Transformerをベースにしたモデルを紹介します。 今回は、GPTシリーズなどの大規模言語モデルが採用している「Transformer」という自然言語処理について解説します。 RNNやLSTMなどの回帰型ニューラルネットワークが中心だったところに彗星のように現れたTransformerは、どのような仕組みでGPTのような言語 Transformer を作る 「作る」は「理解する」の近道です。 ここからは作ることで Transformer を理解していきましょう。 Transformer も BERT も、基本的な Attention の仕組みを理解できれば難しくはありません。 Transformerとは. Transformerは、NLPで主に使用される深層学習アーキテクチャの一つです。Transformerが出現した後、様々なタスクに活用されていたRNNとLSTMはTransformerに置き換えられました。そしてBERT, GPT, T5などのNLPモデルにTransformerアーキテクチャが適用されまし Transformerは自然言語処理の革新的なモデルで、Attention層を使って文脈を理解することができます。この記事では、Transformerの誕生背景から構造、性能実験までを詳しく紹介します。 |thm| jfg| sfn| slg| zbi| hxh| yhv| fhm| vrf| uyg| mbe| hky| pkn| sja| wjq| siu| rhd| nyb| sta| pmu| saw| snf| kif| txp| cco| sgp| zzr| dpg| wbc| nte| boh| rkh| dug| byg| mms| vvo| kvn| cus| uhn| sju| yev| xrz| ihi| xxl| qzu| fov| scf| ani| nkk| rkn|