- 現在、ほぼすべての最先端のAI製品とモデルはトランスフォーマーアーキテクチャを使用している。
- トランスフォーマーはデータシーケンスをモデル化するために設計されたニューラルネットワークアーキテクチャであり、言語翻訳、文の補完、自動音声認識などのタスクに最適。
- トランスフォーマーはシーケンスモデリングタスクの主要アーキテクチャとなり、注目を集めている。
- トランスフォーマーアーキテクチャは、長いテキストの文脈を失わずに単語間の関係をより良く捉えられる。
- マルチモーダルモデルは、テキスト、音声、画像を処理できるため、AIを障害を持つ人々にもよりアクセス可能にする可能性がある。
自分の意見: トランスフォーマーアーキテクチャは、現在のAIの進化をリードしていると考えられる。マルチモーダルモデルの登場など、新しい応用分野が広がる可能性を秘めている。