Transformer は人工知能を根本から変えたニューラルネットワークアーキテクチャです。2017年の論文「Attention is All You Need」で導入され、OpenAI の GPT、Meta の Llama、Google の Gemini などのモデルを支え、音声生成、画像認識、タンパク質構造予測、ゲームプレイに応用されています。テキスト生成型 Transformer は自己注意を用いて次のトークンを予測し、長距離依存関係を捉えます。Transformer Explainer は GPT-2（small）の1億2400万パラメータで駆動し、最先端モデルとアーキテクチャコンポーネントを共有しています。

すべてのテキスト生成型 Transformer には3つの主要コンポーネントがあります。Embedding はトークンを意味を捉える数値ベクトルに変換します。Transformer Block は注意機構（Attention Mechanism）（トークン同士の通信を可能にする）と MLP（各トークンの表現を洗練する）で入力データを処理・変換します。Output Probabilities は埋め込みを次のトークンの確率に変換します。

Embedding は「Data visualization empowers users to」のようなプロンプトを数値表現に変換します。手順：1）Tokenization がテキストをトークンに分割（GPT-2 は50,257 の一意なトークンを持つ）；2）Token Embedding が各トークンを768次元ベクトルとして表現；3）Positional Encoding；4）Final Embedding。これらの手順によりモデルはテキストを処理・生成できます。

主要エンティティ：企業：OpenAI、Meta、Google

FAQ：Transformer モデルの中核的な革新は何ですか？

自己注意機構であり、シーケンス全体を処理し、以前のアーキテクチャよりも効果的に長距離依存関係を捉えることができます。

FAQ 質問：Transformer モデルの中核的な革新は何ですか？

FAQ 回答：自己注意機構であり、シーケンス全体を処理し、以前のアーキテクチャよりも効果的に長距離依存関係を捉えることができます。