トランスフォーマーモデルとは？仕組みと特徴をやさしく解説｜LLM入門 2.4
LLM（大規模言語モデル）を語るうえで避けて通れないのが、「トランスフォーマー（Transformer）」というアーキテクチャです。
この構造が登場したことで、自然言語処理の精度は一気に向上し、今日のChatGPTやClaude、Geminiといった強力なAIが生まれました。
トランスフォーマーとは？
トランスフォーマーは2017年、Googleの論文 "Attention is All You Need" によって登場しました。名前の通り、「Attention（注意機構）」という仕組みを中心に設計された革新的モデルです。
従来主流だったRNNやLSTMと異なり、並列処理と高精度な文脈理解を同時に実現したのが特徴です。
セルフアテンションとは？
セルフアテンションとは、ざっくり言えば：
「この単語は、文の中のどの単語に、どれくらい注意を向けるべきか？」を計算する仕組み
たとえば「トムはジェリーに彼の本を渡した」という文において、「彼」が誰を指すのかを判断するようなタスクに使われます。
アテンション機構は、「彼」が「トム」に強く注目すべきだ、といった重み付けを自動で学習します。
トランスフォーマーの主な構成
| 構成要素 | 説明 |
|---|---|
| 埋め込み層（Embedding） | 単語をベクトル（数値）に変換 |
| ポジショナルエンコーディング | 単語の順番情報を加える |
| セルフアテンション | 各単語が他の単語にどれだけ注目すべきかを計算 |
| フィードフォワード層 | 文の意味をさらに抽象化して処理 |
| 残差接続と正規化 | 学習の安定性を向上させる仕組み |
トランスフォーマーの強み
- 並列処理が可能：従来モデルと違い、全単語を同時に処理。学習速度が飛躍的に向上。
- 長文に強い：遠くの単語同士の関連性も捉えられるため、自然な文章を構築しやすい。
- スケーラブル：レイヤーを積み重ねることで、より高性能なモデルへと進化可能。
まとめ：LLMの心臓部「Transformer」
- Attention機構を中心にしたアーキテクチャ
- 文脈理解に強く、自然な対話や長文処理が可能
- ChatGPTなどのLLMの中核技術として欠かせない
LLM入門：数学で理解する、大規模言語モデルの仕組み: 機械が言葉を理解する数学的な理由 (LLMマスターシリーズ)
機械が言葉を理解するのは、なぜか？――その“数学的な理由”を、やさしく、でも本質的に解き明かす一冊。ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）が、いかにして自然言語を理解し、生成しているのか？本書はその仕組みを、数式と直感をバランスよく交えて、深く、わかりやすく解説します。
このセクションでは、LLMの“頭脳”を支えるTransformer構造について直感的に理解しました。
次の章「第３章 数理モデルの基盤」では、この仕組みがどのように数学で支えられているのかを見ていきましょう。
下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。カテゴリー
検索履歴
チーム
任 弘毅
株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。
下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。