Transformer

Transformerとは、Attentionメカニズムのみを用いて入出力の依存関係を捉える深層学習モデルのアーキテクチャです。従来のリカレントニューラルネットワーク（RNN）が抱えていた、長い文章の処理が苦手で学習に時間がかかるという課題を解消しました。

仕組みの核心はセルフアテンションという機構です。文章内の単語同士の関連度を計算し、文脈の中でどの単語が重要かを動的に重み付けします。これにより、単語の距離に関係なく文全体を並列に処理できるため、大規模なデータセットを用いた学習の効率が飛躍的に向上しました。

G検定では、自然言語処理におけるパラダイムシフトとして非常に重要です。RNNやLSTMとの構造上の決定的な違いや、後のBERTやGPTといった言語モデルの基盤であることを理解する必要があります。特に、計算効率の高さと文脈理解能力の高さが現代のAI発展の鍵である点に注目してください。