Transformerモデルを徹底解説します。AI革命の基盤技術、アテンション機構、Self-Attention、Multi-Head Attention、位置エンコーディングなど核心概念を詳述。GPT、BERT、Sora 2での応用、自然言語処理から画像・動画生成への拡張を包括的に紹介。従来のRNN・CNNとの違い、並列処理の優位性、長距離依存関係の捕捉を実践的に解説。Vision Transformer、Video Transformer、マルチモーダルTransformerの進化を網羅。技術的な仕組みを初心者にも分かりやすく、図解的に説明しながら、Sora 2の動画生成能力を支える技術基盤を理解する必須の技術解説記事です。
AI革命を支える見えない巨人
2024年、Sora 2のような驚異的なAI動画生成技術を目にしたとき、私たちは表面的な魔法に目を奪われます。テキストを入力するだけで、映画のような動画が生成される――それは現代の錬金術のように見えます。
しかし、その魔法の背後には、極めて洗練された技術的基盤があります。その中心にあるのが、Transformerモデルです。
Transformerは、過去10年で最も重要なAI技術の一つであり、間違いなく現代AI革命の基盤です。それは、GPT-4、DALL-E、Sora 2、Gemini、そして数え切れないほどの他のAIシステムを動かしています。
なぜTransformerは重要なのか？
AI革命の起点： 2017年のTransformerの発明は、AI技術の転換点でした。それ以前と以後で、AIの能力は劇的に変わりました。
普遍的アーキテクチャ： Transformerは、言語、画像、音声、動画など、あらゆるモダリティに応用できる普遍的なアーキテクチャです。
スケーラビリティ： Transformerは、より大規模なモデルとデータで、継続的に性能が向上します。これが、GPT-3からGPT-4、そしてSora 2への進化を可能にしました。
並列処理： Transformerは、従来のモデルと違い、並列処理が可能で、訓練と推論が劇的に高速化されます。
長距離依存関係： Transformerは、データ内の遠く離れた要素間の関係を捉えることができます。これが、文脈理解や一貫性の鍵です。
Sora 2とTransformer：
Sora 2の驚異的な動画生成能力は、Transformerモデルなしには実現不可能でした。Transformerは、Sora 2が以下を可能にする技術的基盤です：
- 複雑なテキストプロンプトの深い理解
- 動画全体にわたる時間的一貫性
- 空間的な関係性の理解
- 長い動画シーケンスの生成
- 複数の要素（オブジェクト、動き、カメラワーク）の調和
しかし、Transformerは高度に技術的な概念であり、理解が困難に思えるかもしれません。この記事は、その障壁を取り除きます。
この記事の目的：
技術的正確性： Transformerの仕組みを正確に説明します。
理解可能性： 技術的背景がない読者にも理解できるように、明確で具体的な説明を提供します。
実用的関連性： Transformerが、Sora 2のような実際のアプリケーションでどう使われているかを示します。
段階的学習： 基本から高度な概念まで、段階的に理解を深めます。
この記事の対象読者：
- AI技術に興味があるが、技術的背景がない人
- Sora 2の技術的基盤を理解したいクリエイター
- より深い技術的理解を求めるビジネスリーダー
- AI開発者・研究者（復習や新しい視点として）
重要な前提：この記事は、高度な数学や機械学習の知識を前提としません。必要な概念は、記事内で説明します。ただし、一部の技術的詳細は、正確性のために含まれていますが、全体的な理解のために必須ではありません。
Transformerモデル――それは、見えない巨人です。表面的には見えませんが、現代AIのほぼすべてを支えています。その巨人を理解することで、あなたはAI技術の本質をより深く理解できます。
では、Transformerの世界に深く潜り込み、この革命的技術がどう機能し、どうSora 2のような魔法を可能にするかを探求しましょう。
Transformerの誕生と歴史的背景
Transformerを理解するには、まずその誕生の背景を知る必要があります。
AI前史：従来のアプローチ
初期のニューラルネットワーク（1980年代〜）
限界：
- 単純なタスクのみ
- 訓練が困難
- スケーラビリティの欠如
RNN（再帰型ニューラルネットワーク）の時代（1990年代〜2010年代）
概念： シーケンシャルデータ（テキスト、音声など）を処理するための設計
仕組み： 前の時点の情報を次の時点に「記憶」として渡す
応用：
- 自然言語処理
- 音声認識
- 時系列予測
長所： シーケンシャルな性質を捉えられる
限界：
- 長距離依存関係の問題： 遠く離れた情報を「忘れる」傾向
- 勾配消失問題： 長いシーケンスでの訓練が困難
- 並列処理不可： 一つずつ順番に処理するため、遅い
- 計算効率： 長いシーケンスでは、計算コストが膨大
LSTM（Long Short-Term Memory）とGRU（2000年代）
改善： RNNの長距離依存関係問題を緩和
仕組み： より洗練された「記憶」メカニズム
限界： 根本的な問題は解決せず、複雑さが増加
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の応用（2010年代）
元々： 画像処理のために設計
自然言語処理への応用： 一部成功したが、本質的にシーケンシャルデータ向きではない
アテンション機構の登場（2014年〜）
ブレークスルー： Bahdanau et al. (2014) が、機械翻訳にアテンション機構を導入
アイデア： モデルが、入力のどの部分に「注意を払う」べきかを学習
影響： 性能が大幅に向上
限界： 依然としてRNN/LSTMと組み合わせて使用
2017年：Transformerの誕生
革命的論文
タイトル： “Attention Is All You Need”（アテンションこそが全て）
著者： Vaswani et al., Google Brain & Google Research
発表： 2017年、NeurIPS
核心的アイデア：
大胆な提案： RNN、LSTM、CNNを完全に排除し、アテンション機構のみに基づくモデル
名前の由来： 「Transformer」は、入力を出力に「変換（transform）」することから
初期の成果：
機械翻訳： 従来の最高性能を大幅に上回る
訓練時間： 並列処理により、劇的に高速化
なぜ革命的だったか：
- 並列処理： シーケンス全体を同時に処理可能
- 長距離依存関係： シーケンスのどの位置間の関係も直接捉えられる
- スケーラビリティ： より大規模なモデルとデータで性能向上
- 汎用性： 様々なタスクとモダリティに応用可能
Transformerの急速な普及（2018年〜）
2018年：BERT（Google）
応用： 双方向Transformer、自然言語理解タスクで革命
影響： 検索エンジン、質問応答システムの大幅な改善
2018年：GPT（OpenAI）
応用： テキスト生成に特化したTransformer
影響： 後のGPT-2、GPT-3、GPT-4への道を開く
2019年〜：爆発的普及
応用：
- 自然言語処理のほぼすべてのタスク
- 音声認識・合成
- 画像処理（Vision Transformer）
- 動画処理
- マルチモーダルAI
2020年：GPT-3
規模： 1750億パラメータ
能力： Few-shot学習、驚異的な言語理解と生成
影響： AI技術への一般認知の高まり
2021年：Vision Transformer（ViT）
ブレークスルー： Transformerを画像認識に応用
成果： CNNに匹敵または上回る性能
2022年〜：マルチモーダルTransformer
統合： テキスト、画像、音声、動画を統合的に処理
例：
- GPT-4（テキストと画像）
- DALL-E（テキストから画像）
- Flamingo、Gemini（マルチモーダル）
2024年：Sora 2
応用： Transformerベースの動画生成
能力： テキストから高品質な動画を生成
位置づけ： Transformerの進化の最前線
Transformerの影響の規模
学術界： 数万の論文がTransformerに基づく
産業界： Google、OpenAI、Meta、Microsoftなど、すべての主要AI企業がTransformerを使用
製品：
- Google検索
- ChatGPT
- GitHub Copilot
- Google翻訳
- Sora 2
- 無数の他のアプリケーション
なぜTransformerは成功したか：
技術的優位性： 並列処理、長距離依存関係、スケーラビリティ
タイミング： ハードウェア（GPU/TPU）の進化と一致
オープン性： 論文が公開され、コミュニティが貢献
汎用性： 多様なタスクとモダリティに応用可能
この歴史的背景により、Transformerがなぜ革命的で、なぜ今も進化し続けているかが理解できます。
Transformerの核心：アテンション機構
Transformerの本質を理解するには、その核心であるアテンション機構を理解する必要があります。
アテンション（注意）とは何か
人間の類推：
想像してください：あなたが混雑したカフェで友人と会話しています。周囲には多くの雑音がありますが、あなたは友人の声に「注意を払い」、他の音は背景に押しやります。これが「注意（アテンション）」です。
AIにおけるアテンション：
概念： モデルが、入力のどの部分が重要かを動的に決定するメカニズム
例： 文章「The cat sat on the mat」を翻訳するとき、「cat」を翻訳する際に、モデルは「The」と「sat」よりも「cat」自体に多く注意を払います。
なぜアテンションが重要か：
選択的焦点： すべての情報を等しく扱うのではなく、重要な部分に焦点を当てる
文脈理解： 単語の意味は文脈によって変わります。アテンションは、適切な文脈を捉えます。
長距離依存関係： 文章の最初と最後の単語の関係も捉えられます。
Self-Attention（自己注意）
概念：
Self-Attentionは、シーケンス内の各要素が、同じシーケンス内の他のすべての要素とどう関連するかを計算します。
具体例：
文章：「The animal didn’t cross the street because it was too tired」
質問：「it」は何を指すか？
人間の理解： 「it」は「The animal」を指します（「the street」ではない）
Self-Attentionの仕組み：
- 「it」を処理する際
- モデルは文章内のすべての単語を見る
- 各単語との関連性を計算
- 「animal」との関連性が最も高いと判断
- したがって、「it」は「animal」を指すと理解
技術的詳細（簡略版）：
Self-Attentionは、各単語（または要素）を3つの異なる表現に変換します：
Query（クエリ）： 「私は何を探しているか？」
Key（キー）： 「私は何を提供できるか？」
Value（バリュー）： 「私の実際の内容は何か？」
プロセス：
- 各単語のQueryを、他のすべての単語のKeyと比較
- 関連性スコアを計算
- そのスコアに基づいて、他の単語のValueを重み付け合計
- これが、その単語の新しい表現になる
図解的説明：
文章：The cat sat on the mat
「sat」を処理する際のSelf-Attention：
sat (Query) と各単語 (Key) の関連性：
The: 低
cat: 高（主語だから）
sat: 中（自分自身）
on: 中（動作の一部）
the: 低
mat: 高（目的語だから）
結果として「sat」の新しい表現は：
主に「cat」と「mat」の情報を統合した表現Multi-Head Attention（多頭注意）
限界： 単一のアテンション機構では、一つの関係性しか捉えられない
解決策： 複数の「頭（head）」を持つアテンション
概念：
複数の異なるアテンション機構を並列に実行し、それぞれが異なる種類の関係を捉える
例：
文章：「The quick brown fox jumps over the lazy dog」
Head 1：文法的関係（主語-動詞-目的語） Head 2：意味的関係（動物同士の関係） Head 3：属性関係（形容詞と名詞） Head 4：空間的関係（位置関係）
それぞれの頭が異なる視点から文章を理解します。
利点：
豊かな表現： 複数の視点から情報を捉える
並列処理： すべての頭を同時に計算可能
ロバスト性： 一つの頭が失敗しても、他が補完
典型的な構成：
GPT-3：96層、各層に96個の頭（合計9,216個のアテンションヘッド） Sora 2：詳細は非公開だが、同様に大規模
位置エンコーディング（Positional Encoding）
問題：
Self-Attentionは、単語の順序を自動的には考慮しない
例： 「cat bites dog」と「dog bites cat」は、順序がなければ区別できない
解決策：
位置エンコーディング：各単語に、その位置情報を加える
仕組み：
各単語の表現に、その位置を示す特別なパターンを追加
技術的詳細： 三角関数（sin、cos）を使った数学的パターン
結果： モデルは、単語の内容だけでなく、その位置も理解
Transformerのアテンション層の完全な流れ
- 入力： 単語のシーケンス
- 埋め込み（Embedding）： 各単語を数値ベクトルに変換
- 位置エンコーディング： 位置情報を追加
- Multi-Head Self-Attention： 各単語が他のすべての単語との関係を理解
- フィードフォワードネットワーク： 各位置で独立に、非線形変換を適用
- 正規化と残差接続： 訓練を安定化させる技術的工夫
- 複数層の繰り返し： このプロセスを何度も繰り返す（GPT-3は96層）
- 出力： 各単語の豊かな文脈的表現
Sora 2におけるアテンション
テキスト理解： プロンプト内の単語間の関係を理解
空間的アテンション： 動画フレーム内の異なる領域間の関係
時間的アテンション： 異なる時点のフレーム間の関係
統合： テキスト（言語）と視覚（動画）の間のクロスモーダル・アテンション
このアテンション機構の理解が、Transformerの魔法を解き明かす鍵です。
Transformerのアーキテクチャ全体像
アテンション機構を理解したので、Transformer全体のアーキテクチャを見ていきます。
オリジナルのTransformer（2017年）
設計： エンコーダー・デコーダーアーキテクチャ（機械翻訳のため）
エンコーダー（Encoder）
役割： 入力シーケンスを理解し、内部表現に変換
構造：
- 複数の同一層（オリジナルは6層）
- 各層に：Multi-Head Self-Attention + フィードフォワードネットワーク
動作： 入力テキスト（例：英語）→ 豊かな内部表現
デコーダー（Decoder）
役割： エンコーダーの出力を受け取り、目標シーケンスを生成
構造：
- 複数の同一層（オリジナルは6層）
- 各層に：Masked Self-Attention + Cross-Attention（エンコーダーへ） + フィードフォワード
動作： 内部表現 → 出力テキスト（例：日本語）
Masked Self-Attention： デコーダーは、生成中の単語より「未来」の単語を見ることができない（カンニング防止）
Cross-Attention： デコーダーがエンコーダーの出力に注意を払う（入力と出力を関連付ける）
Transformer派生モデル
オリジナルのTransformerから、多くの派生モデルが生まれました。
エンコーダーのみモデル（BERT系）
代表：BERT（Google、2018年）
構造： エンコーダー部分のみ使用
用途：
- テキスト理解
- 分類
- 質問応答
- 文章の埋め込み
特徴： 双方向（前後の文脈を両方見る）
デコーダーのみモデル（GPT系）
代表：GPT、GPT-2、GPT-3、GPT-4（OpenAI）
構造： デコーダー部分のみ使用
用途：
- テキスト生成
- 会話
- コード生成
- 推論タスク
特徴： 自己回帰的（前の単語から次の単語を予測）
動作： 「The cat sat on the」→「mat」を予測
エンコーダー・デコーダーモデル（T5系）
代表：T5（Google）、BART（Facebook）
構造： 両方を使用
用途：
- 翻訳
- 要約
- 質問応答
特徴： あらゆるタスクを「テキスト→テキスト」問題として統一
Vision Transformer（ViT）
革新： Transformerを画像に応用
方法： 画像を小さなパッチに分割し、各パッチを「単語」として扱う
例： 224×224画像 → 16×16パッチ = 196個の「単語」
構造： エンコーダーのみのTransformer
成果： 画像認識でCNNに匹敵または上回る性能
Video Transformer
応用： Transformerを動画に拡張
方法：
- 空間的アテンション（フレーム内）
- 時間的アテンション（フレーム間）
- 3Dパッチ（空間+時間）
課題： 計算コストが膨大（動画は情報量が多い）
Sora 2のアーキテクチャ（推定）
OpenAIは詳細を公開していませんが、以下が推測されます：
基本構造： 拡散モデルとTransformerの組み合わせ
拡散Transformer（Diffusion Transformer）
概念： Transformerを拡散モデルのバックボーンとして使用
プロセス：
- ノイズから開始
- Transformerが、ノイズ除去の各ステップを実行
- 段階的にクリアな動画に
空間-時間Transformer（Spatial-Temporal Transformer）
処理：
- 空間次元（x、y：フレーム内）
- 時間次元（t：フレーム間）
- これらを統合的に処理
マルチモーダルTransformer
統合：
- テキストエンコーダー（プロンプト理解）
- 動画デコーダー（動画生成）
- クロスアテンション（テキストと動画を関連付け）
3Dパッチ化
方法： 動画を3Dパッチ（空間的+時間的）に分割
例： 16×16ピクセル × 4フレーム = 一つのパッチ
物理インフォームド層
追加： 物理法則を理解するための特別な層
階層的構造
設計： 異なる解像度レベルで処理（粗から細へ）
Transformerのスケーリング
パラメータ数の進化：
オリジナルTransformer（2017年）： 約6500万パラメータ
BERT-Base（2018年）： 1億1000万パラメータ
GPT-2（2019年）： 15億パラメータ
GPT-3（2020年）： 1750億パラメータ
GPT-4（2023年）： 推定1兆以上
Sora 2（2024年）： 非公開だが、推定数千億〜数兆
スケーリング則（Scaling Laws）
発見： モデルサイズ、データサイズ、計算量を増やすと、性能が予測可能な形で向上
意味： より大きなモデル = より優れた能力
限界： 収穫逓減の法則、計算コストの爆発
Transformerの計算効率
並列処理：
RNN：順次処理（遅い） Transformer：並列処理（速い）
具体例： 100単語の文章を処理
RNN：100ステップ必要（順番に） Transformer：1ステップで完了（すべて同時に）
計算複雑度：
Self-Attention：O(n²)（n = シーケンス長）
問題： 長いシーケンスでは計算量が爆発
解決策：
- Sparse Attention（疎なアテンション）
- Sliding Window Attention（窓型アテンション）
- Linformer、Reformerなどの効率的変種
Transformerの訓練
大規模データセット：
GPT-3：45TBのテキストデータ Sora 2：推定数百万時間の動画データ
事前訓練（Pre-training）：
方法： 大規模なデータで、自己教師あり学習
目的： 一般的な言語/視覚パターンを学習
ファインチューニング（Fine-tuning）：
方法： 特定のタスクで追加訓練
例： 一般的なGPT → ChatGPT（会話特化）
RLHF（人間のフィードバックからの強化学習）：
方法： 人間の評価に基づいて、モデルを調整
効果： より人間の好みに合った出力
計算リソース：
GPT-3の訓練： 推定355年のGPU時間（並列化で実際は数週間〜数ヶ月）
コスト： 数百万〜数千万ドル
このアーキテクチャ理解により、Transformerの全体像が見えてきます。
Sora 2におけるTransformerの役割
Transformerが、具体的にSora 2でどう使われているかを分析します。
Sora 2の技術スタック（推定）
Sora 2は、複数の技術の統合です：
- Transformerアーキテクチャ： 中核的な処理エンジン
- 拡散モデル： 動画生成のフレームワーク
- コンピュータビジョン技術： 画像・動画処理
- 物理シミュレーション： 現実的な動きの生成
Transformerの具体的役割
1. テキスト理解（プロンプトエンコーディング）
プロセス：
入力： 「夕暮れの東京、雨上がりの道路に反射するネオンサイン、人々が傘を持って歩く」
Transformerの処理：
- 各単語を埋め込みベクトルに変換
- Self-Attentionで単語間の関係を捉える
- 「夕暮れ」→ 特定の照明条件
- 「雨上がり」→ 濡れた表面、反射
- 「ネオンサイン」→ 色彩豊かな光源
- 「人々」と「傘」の関連
- 文脈的な深い理解を構築
出力： プロンプトの豊かな内部表現
2. 空間的関係の理解
動画フレーム内：
Transformerの処理：
- フレームを3Dパッチに分割
- Spatial Attention（空間アテンション）
- オブジェクト間の位置関係
- 前景と背景
- 照明と影
- テクスチャと色彩
例： 「人が道路を歩く」シーン
- 人の位置
- 道路の広がり
- 周囲の建物
- これらの相対的配置
3. 時間的一貫性（Temporal Consistency）
フレーム間の関係：
Temporal Attention（時間的アテンション）：
- 前後のフレームの関連性
- オブジェクトの連続的な動き
- カメラの動き
- 照明の変化
例： 歩いている人
- 時刻t: 左足が前
- 時刻t+1: 右足が前に移動
- Transformerが自然な歩行パターンを学習
4. クロスモーダル統合
テキストと視覚の橋渡し：
Cross-Modal Attention：
- テキストエンコーディング（プロンプト）
- 視覚デコーディング（動画）
- 両者を関連付ける
プロセス：
- プロンプト「赤い車が走る」
- 動画生成中の各ステップで
- 「赤い」→ 色彩情報に影響
- 「車」→ 形状とテクスチャ
- 「走る」→ 動きのパターン
5. 長距離依存関係の捕捉
動画全体にわたる一貫性：
Self-Attentionの利点：
- 動画の最初と最後のフレームの関係を直接捉えられる
- 長い動画でもストーリーの一貫性を保つ
例： 60秒の動画
- 開始時：人が家を出る
- 終了時：人が店に入る
- Transformerが全体のナラティブを理解
6. 物理的整合性
物理インフォームドTransformer：
統合：
- 従来のTransformer層
- 物理シミュレーション層
- 両者の統合
結果：
- 重力に従った落下
- 自然な流体の動き
- 物体の衝突と反応
7. 階層的処理
多スケール理解：
粗から細へ：
- 低解像度で全体構造を決定
- 中解像度で主要オブジェクトを配置
- 高解像度で詳細を追加
各レベルでTransformer： 異なるスケールの情報を統合
Sora 2のTransformerの技術的工夫（推定）
Sparse Attention：
問題： 動画は情報量が膨大（Full Attentionは計算不可能）
解決： すべてのパッチペアではなく、重要なペアのみにアテンション
Sliding Window Attention：
方法： 各フレームは、近隣フレームのみに注意
利点： 計算量の削減、長い動画の処理
Factorized Attention：
分解： 空間アテンションと時間アテンションを別々に実行
利点： 計算効率、解釈可能性
Adaptive Computation：
概念： シーンの複雑さに応じて、計算量を動的に調整
例： 静的な背景：少ない計算 複雑な動き：多い計算
Transformerがもたらす具体的能力
複雑なプロンプト理解：
例： 「1950年代のノワール映画風、モノクロ、雨の夜の都市、探偵が路地を歩く、ネオンサインの反射」
Transformerの役割：
- 時代（1950年代）
- スタイル（ノワール）
- 視覚的属性（モノクロ、雨）
- キャラクター（探偵）
- 動作（歩く）
- 環境（都市、路地、ネオンサイン） すべての要素を統合的に理解し、調和させる
文脈依存の解釈：
例： 「彼女はバンクに行った」
バンク = bank（銀行）vs bank（土手）
Transformerの判断： 文脈から適切な意味を選択
一貫性の維持：
キャラクターの一貫性： 同じ人物が全フレームで同じ外見
環境の一貫性： 照明、天候、時刻の論理的変化
物理的一貫性： 物理法則に従った動き
Transformerなしでは不可能なこと
もしSora 2がTransformerを使わなかったら：
長い動画： 一貫性を保つことが困難
複雑なプロンプト： 詳細で多様な指示の理解が不可能
文脈的理解： 表面的なパターンマッチングに限定
訓練効率： より多くのデータと時間が必要
汎用性： 新しいタイプのシーンへの適応が困難
Transformerは、Sora 2の「脳」です。それは、見て、理解し、創造する能力の核心です。
まとめ：Transformerが切り開く未来
Transformerモデルは、現代AI革命の基盤であり、Sora 2のような驚異的技術を可能にする見えない巨人です。
重要なポイントをまとめると、Transformerの本質として、アテンション機構に基づく、並列処理可能な、スケーラブルなニューラルネットワークアーキテクチャです。
核心メカニズムでは、Self-Attention（自己注意）、Multi-Head Attention（多頭注意）、位置エンコーディングが機能の中核です。
革命的理由として、並列処理による高速化、長距離依存関係の捕捉、モダリティ横断的な応用可能性があります。
Sora 2での役割では、テキスト理解、空間的関係の把握、時間的一貫性の維持、クロスモーダル統合、物理的整合性の確保に貢献しています。
進化の方向性として、より大規模化、より効率的な変種、マルチモーダル統合の深化、新しいアーキテクチャの探求が進んでいます。
影響の広がりでは、自然言語処理、画像生成、動画生成、音声処理、科学研究など、AIのほぼ全領域に及びます。
最も重要な洞察：Transformerは、AIが人間のように「注意を払う」ことを可能にしました。この単純だが強力なアイデアが、AI能力の飛躍的向上をもたらしました。
Transformerは完璧ではありません。計算コスト、エネルギー消費、解釈可能性など、課題は残っています。しかし、その基本的なアイデア――注意、並列処理、スケーラビリティ――は、今後も進化し続けるでしょう。
Sora 2でテキストから動画が生成される魔法の背後には、Transformerという精巧な機械があります。その機械を理解することで、あなたはAI技術の本質をより深く理解し、その可能性と限界をより賢明に評価できます。
より詳しく学びたい方へ
この記事は、オープンチャット（あいラボコミュニティ：無料）の運営者が執筆しています。
Transformerモデルとその応用技術について、さらに深く学びたい方のために、AIラボでは無料のコミュニティを運営しています。
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興味のある方はお気軽にご参加ください。一緒に、Transformerが切り開くAIの未来を理解し、その技術を活用する力を養いましょう。技術を理解することは、未来を理解することです。
