【図解】誰でもわかるTransformer入門！凄さ・仕組みをわかりやすく解説 - すえつぐのNLP&LLM

始めに こんにちは！自然言語処理（NLP）・自然言語生成（NLG）の解説記事を書いている、すえつぐです！ 突然ですが、BERT、GPT-3、PaLMを使ったことはありますか？Transformerはこれらの最先端のモデルに使用されている、現代のNLPモデルには欠かせないモデルです。おそらくBERTやGPT-3でTransformerを知った、このページに来たという人も多いのではないでしょうか。機械学習、特にNLPの勉強をしている方々は、Transformerの概要は知っておいた方が良いと思います。 ただ多くのサイトは、いきなり細かい仕組みの解説をする中級者以上向けの記事が多いですよね。 そこで、このページでは、Transformerの入門〜中級までの解説をしていきます！まず入門として、「Transformerの使い道」「Transformerの何が凄いのか？」を先に解説します。その上で「T

[misshiki]

“「他のサイトの解説は難しすぎる」「もっと直感的に理解したい」という方々の役に立てるように解説”

[l-_-ll]

“RNNを使用した従来モデルには、二つの大きな問題点がありました。「長期記憶が苦手」、「並列処理ができない」”

[airhealthy]

適当にまとめているから結構間違ったこと書いてない？

[yottsusan]

最後のすっ飛ばし感がすごいと思ったけど、transformerだけに要約密度が高くなってしまったということか。

[tanority]

興味があったので解説はありがたい

[yarumato]

“機械学習で有名な BERT（Google開発、テキストの分類、要約）、GPT-3（OpenAI開発、自然な文章の生成）などの大規模モデルはTransformerをベースに進化し続けている。従来の逐次処理から並列処理で学習時間を大幅に短縮”

[kotesaki]

最近は初学者向けの解説記事でるから嬉しい。これもOpenAIのお陰かな