「トランスフォーマー – 直感的かつ徹底的に解説される」

「トランスフォーマー- 直感的に楽しく解説する」

モダンな機械学習の波を探る：トランスフォーマーをステップバイステップで解説する

この記事では、トランスフォーマーアーキテクチャについて詳しく学びます。このアーキテクチャは、ほぼすべての最先端の大規模言語モデルのアーキテクチャの中核です。まずは関連する自然言語処理の基本的な概念の簡単な年表から始め、次にステップバイステップでトランスフォーマーを解説し、その動作原理を明らかにします。

この記事は誰に役立つのでしょうか？ 自然言語処理（NLP）に興味がある人ならだれでも役立つでしょう。

この記事はどの程度高度ですか？ この記事は複雑な内容ではありませんが、様々な概念が含まれているため、経験の浅いデータサイエンティストには大変かもしれません。

前提条件： 標準的なニューラルネットワークの基本的な理解力があること。埋め込み、エンコーダ、デコーダについても概要レベルの経験があればさらに良いでしょう。

• 「頻度をより頻繁に使用する」
• 多次元の探索が可能です！
• 投影ヘッドを使用した自己監督学習

トランスフォーマーまでの自然言語処理の簡単な年表

以下のセクションには、トランスフォーマーに入る前に知っておくと役に立つ概念や技術が含まれています。自身の自信がある場合は、先に進んで読んでください。

単語ベクトル埋め込み

単語ベクトル埋め込みの概念的な理解は、自然言語処理を理解する上で非常に基礎的なものです。基本的に、単語ベクトル埋め込みは、個々の単語を意味を表現するベクトルに変換するものです。

実装によって詳細は異なる場合がありますが、最終的な結果は「単語の空間」と考えることができます。この空間は特定の便利な関係を遵守します。 単語に関しては計算が難しいですが、単語に関する情報や他の単語との関係を含んだベクトルは、計算がはるかに容易です。 単語をベクトルに変換するタスクはしばしば「埋め込み」と呼ばれます。

自然言語処理の分野で画期的な論文であるWord2Vectは、特定の有用な特性を備えた埋め込みを作成することを目指しました。基本的には…

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