要約:
- 大規模言語モデル（LLM）の優れた性能は、Transformerアーキテクチャによるものであり、その中心には「注意」メカニズムがある。
- Transformerの単純さは、チューリングマシンに匹敵し、パラメータ最適化を通じた大量の入力データから学習することが可能。
- Transformerアーキテクチャの主な特徴は、単語埋め込み、注意メカニズム、単語の予測、マルチモーダル拡張などである。
考察:
Transformerアーキテクチャの単純性と拡張性は驚くべきものであり、大きな進歩をもたらしている。特に「注意」メカニズムは、単語の文脈化において重要な役割を果たしている。また、Transformerの学習はパラメータ最適化を通じて行われるため、多くの入力データから自己学習する「魔法の箱」とも言える。これからも研究者や科学者は、Transformerの潜在能力や人間の心を研究するための理論的含意について強い関心を持ち続けるであろう。
元記事: https://towardsdatascience.com/what-does-the-transformer-architecture-tell-us-cd3a4fd6a59d