Transformer は、テキスト分類、感情分析、機械翻訳などの自然言語処理タスクで広く使用されている深層学習モデルです。
以下は、実際の例を使用して Transformer を説明する例です。
あなたがパーティーにいて、たくさんの人がおしゃべりしているとします。パーティーのテーマは知りたいけど、パーティーの主催者に直接聞きたくない。このとき、Transformer が役に立ちます。
Transformer は、パーティーでの人々の会話を分析し、キーワードやテーマを見つけて、その情報をハッシュタグに変換できます。たとえば、人々が映画、音楽、食べ物について話している場合、Transformer はパーティーのトピックを「エンターテイメント」とラベル付けする可能性があります。
トランスフォーマーはどのようにしてこれを行うのでしょうか? 人間の注意に似た「注意メカニズム」と呼ばれる技術を使用しています。人々はチャット中にいくつかのキーワードやトピックに気づき、その情報を使用してパーティーのテーマを推測します。Transformerも同様で、テキストデータ内のキーワードやトピックを分析することでテキストの意味を推測できます。
要約すると、Transformer は、テキスト データの理解と処理に役立つ強力な自然言語処理モデルです。これは人間の注意メカニズムと同様に機能し、大量のテキスト データから有用な情報を見つけるのに役立ちます。