自然言語処理 (NLP) のトランスフォーマーは、コンピューターが自然言語をよりよく理解して処理できるようにする人工知能 (AI) の一種です。これらは現在の AI 開発の波の重要なコンポーネントであり、機械翻訳、テキストの要約、テキスト分類などのアプリケーションでの使用が増えています。
トランスフォーマーの概念は、さまざまなタスクに合わせてさまざまな方法で配置できる「変換」ブロックとしてのトランスフォーマーの構造に由来しています。各変換ブロックには、入力トークンと出力トークンが含まれています。入力は、品詞や意味など、単語の一連のプロパティを表す単語ベクトルです。出力は、特定のコンテキストにおける特定の単語の出現確率の予測です。
トランスフォーマーの最も顕著な例は、Google の BERT (Bidirectional Encoder Representations for Transformers) です。 BERT は、再帰的ニューラル ネットワーク (RNN) を事前トレーニングするためのモデルであり、信号を両方向で処理できるようにします。その他の一般的なトランスフォーマーには、GPT-2、UnifiedQA、および XLNet があります。
NLP でトランスフォーマーを使用すると、多くの利点があります。まず、両方向からの信号を処理および解釈できるため、より正確な結果が得られます。第 2 に、大規模なデータセットとより複雑な情報を必要とする NLP タスクの標準になりつつあります。第三に、検索結果をより正確にランク付けしたり、文脈や口語表現を理解したりするなど、言語の高度な理解を強化できます。
トランスフォーマーは、急速に NLP および AI 開発に不可欠なツールとなりつつあり、徐々に幅広いアプリケーションに導入されています。より多くの研究が行われ、より優れたアルゴリズムが開発されるにつれて、その人気と有用性は今後も高まる可能性があります。
