Transformer とは？ ChatGPT や Gemini を支える AI 技術をわかりやすく解説

Transformer とは何かをご存知でしょうか？ ChatGPT や Gemini といった最先端の AI が驚異的な性能を発揮できる理由は、この Transformer という技術にあります。

本記事では、 Transformer の概要や仕組み、利用時のポイントなどを一挙に解説します。自社で AI 活用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

Transformer とは？

Transformer とは、自然言語処理や生成 AI など、様々な AI モデルの基盤となる深層学習のアーキテクチャです。 2017 年に Google が発表した論文「 Attention is All You Need 」で提案された技術であり、これまでの手法では難しかった大規模なデータ処理や高度な文脈理解を可能にしました。

従来のリカレントニューラルネットワーク（ RNN ）や長短期記憶（ LSTM ）は順番にデータを処理するため、長い文章を扱う際に計算効率が低下するという課題がありました。これに対して、 Transformer は自己注意機構（ Self - Attention Mechanism ）という仕組みを採用しており、すべての単語間の関係性を同時に考慮することで、文章全体の文脈を効率的に理解できる点が大きな特徴です。

詳しくは記事の後半でご紹介しますが、昨今登場している最先端の AI モデルの多くが、この Transformer を基盤として開発されています。また、最近では文章生成だけでなく、画像解析や音声認識など、様々な分野において Transformer が活用されており、 AI の精度や処理速度を大幅に向上させています。

このように、 Transformer は AI の進化をさらに加速させるための次世代エンジンだと言えるでしょう。

Transformer のアーキテクチャ

Transformer のアーキテクチャは、自然言語処理の分野に革命をもたらした革新的な設計です。そして、 Transformer アーキテクチャの中核を成すのが「自己注意機構（ Self - Attention Mechanism ）」であり、これが Transformer を支える重要な仕組みとなっています。

自己注意機構とは、入力された文中のすべての単語が、それぞれの単語同士の関係性や重要度を評価する仕組みです。例えば、「私はりんごが好きです」という文を処理する際、自己注意機構は「りんご」と「好き」が強く関連していることを理解し、それ以外の単語（「私は」や「です」など）は文脈に応じた重要度で処理します。これにより、文全体の意味を的確に捉えることが可能になります。

この仕組みが優れている点は、単語が文中のどこにあっても、全体を俯瞰してその関連性を計算できることです。従来の仕組みでは、テキストを左から右、または右から左に順番に処理していたため、長い文になるほど情報が劣化しやすいという課題がありました。

しかし、自己注意機構では、文全体の関係を一度に計算するため、長い文でも効率的かつ正確に意味を捉えることができます。このように、 Transformer は自己注意機構の特性により長い文章の文脈を的確に理解できるため、自然言語処理だけではなく、翻訳や質問応答、さらには画像生成や音声解析など、多岐にわたる分野で活躍しているのです。

Transformer の構成要素と仕組み

Transformer は、大きく分けてエンコーダとデコーダという 2 つの要素から構成されています。本章では、 Transformer の 2 つの構成要素と仕組みについて解説します。

エンコーダ

Transformer におけるエンコーダは、入力データ（例：文章）を意味のある形で表現するための役割を担っています。そして、このプロセスは次の 3 つのステップで進行します。

1. 入力の埋め込み（ Embedding ）
2. 位置エンコーディング（ Positional Encoding ）
3. 自己注意（ Self - Attention ）

まずは、入力された単語や記号を数値ベクトルに変換します。このベクトルがエンコーダ内で処理され、単語同士の関係や意味が捉えられるようになります。

また、自然な文章を生成するには単語の順序が重要な要素になりますが、 Transformer では位置エンコーディングと呼ばれる仕組みで単語の順序情報を追加し、ベクトルに位置情報を組み込みます。

その後、自己注意機構で各単語が他の単語とどのように関係しているのかを計算します。これにより、遠く離れた単語同士でも意味的な繋がりを捉えることが可能になります。

デコーダ

エンコーダが入力情報を理解する役割だとすれば、デコーダはその理解をもとに出力を生成するための役割を果たしています。デコーダの仕組みはエンコーダに似ていますが、出力を生成するための追加要素が存在します。

以下、デコーダにおける 3 つの処理プロセスです。

1. 自己注意（ Self - Attention ）
2. エンコーダ - デコーダ注意（ Encoder - Decoder Attention ）
3. 生成（ Output Generation ）

デコーダもエンコーダ同様に自己注意を使いますが、生成済みの出力（部分的な文章）のみを考慮する点が大きな特徴です。これにより、未来の単語に影響を与えないように制御を行います。

次に、エンコーダが作成した入力情報を取り込み、生成中の出力と結び付けます。この機能により、入力データの意味を活かしながら、適切な出力を生み出すことが可能になります。

最後に、確率に基づいて次の単語を予測します。この時、出力結果は一語ずつ生成される仕組みとなっており、予測結果が次の単語の生成に影響を与えます。

そして、このプロセスを繰り返しながら、最終的にアウトプットとして返される文章が完成します。このように、 Transformer はエンコーダとデコーダがシームレスに連携することで、入力から出力まで一貫したプロセスを実現しています。

Transformer を活用するメリット

ここまで、 Transformer の概要や仕組みについて詳しく解説してきましたが、企業が Transformer を活用することで、どのような恩恵を受けられるのでしょうか？本章では、 Transformer の代表的なメリットを 3 つご紹介します。

高精度な翻訳ができる

Transformer の大きなメリットの一つとして、高精度な翻訳ができる点が挙げられます。従来のモデルの場合、文脈を正確に捉えるのが難しい場合がありましたが、 Transformer は自己注意機構により、文章内の単語同士の関連性を的確に把握できます。

例えば、主語が遠く離れている場合でも、その意味的な繋がりを理解できるため、文法やニュアンスを深く理解したうえでアウトプットを返すことが可能です。その結果、 Transformer を利用した多言語翻訳ツールは、驚くほど自然な結果を生成することができるのです。

長期的な記憶ができる

Transformer は距離の遠い単語間の関係性を正確に捉えられるため、長い文章や複雑な文脈でも問題なく処理できます。そして、これを可能にしているのが、自己注意機構による情報の動的な重みづけです。

従来の RNN で長い文章を処理する場合、重要な情報が途中で失われてしまうリスクがありましたが、 Transformer はこの課題を克服しています。これにより、文章の全体像を理解できるのはもちろんのこと、科学論文のような長文に関しても長期的な記憶を行い、重要なポイントを逃さずに処理できます。

柔軟性が高い

柔軟性が高い点も Transformer の代表的なメリットの一つです。 Transformer は翻訳だけでなく、テキスト生成や文章要約、画像キャプション生成など、多種多様なタスクに対応できます。

これは、 Transformer ではエンコーダとデコーダがモジュール化されており、構成を調整することで、様々な用途にカスタマイズできるためです。このような汎用性があるからこそ、最先端の AI モデルの多くが Transformer のアーキテクチャを採用していると言えるでしょう。

Transformer で開発された代表的なモデル

昨今、 Transformer は様々なモデルで活用されています。本章では、 Transformer で開発された代表的なモデルを 3 つご紹介します。

ChatGPT

ChatGPT は OpenAI 社が開発した高度な対話型 AI であり、人間と AI がテキストベースで自然な会話を展開できる点が大きな特長です。 Transformer をベースにした GPT シリーズの一つであり、膨大なデータを事前に学習することで、幅広い知識を備えています。

ChatGPT の魅力は、質問応答や文章生成、さらには創作のサポートなど、多岐にわたるタスクに対応可能なことです。自己注意機構により、入力された文脈を的確に理解し、適切な応答を生成できるため、日常会話から専門的な議論まで、様々なシーンで幅広く活用されています。

Gemini

Gemini は Google 社が開発した多目的 AI であり、自然言語処理と画像認識の両方を統合的にこなすマルチモーダル AI です。この Gemini も Transformer を基盤として設計されている点が大きな特徴となっており、 BERT や PaLM といったモデルの進化系として注目を集めています。

そして、 Gemini の特筆すべきポイントとして、自然言語だけではなく、画像データの中身をも理解できる点が挙げられます。例えば、画像に写っている物体を認識し、その認識結果に基づいた説明を自然言語で生成できるのです。

また、高度な対話機能や推論能力も備えており、翻訳やデザインサポート、データ分析など、幅広い業務に応用できます。そのため、 Gemini は AI 技術の次のフロンティアとして、数多くの業界が関心を寄せています。

マルチモーダル AI に関しては以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：マルチモーダル AI とは？仕組みやメリット、活用事例などを一挙にご紹介！

Vision Transformer

Vision Transformer は、画像認識の分野に Transformer の強みを持ち込んだモデルです。それまでの主流だった畳み込みニューラルネットワーク（ CNN ）とは異なり、画像をパッチ（小さな領域）に分割し、それぞれをトークンとして処理することで、全体の画像構造を自己注意機構で効率的に理解できます。

また、 Vision Transformer の大きな特長として、画像の細部だけではなく、全体の文脈や構造を的確に捉えられる点が挙げられます。これにより、物体認識や画像分類のタスクで非常に高い精度を発揮でき、医療画像の解析や監視カメラ映像の分析など、様々な分野での活用が進んでいます。

Transformer を利用する際のポイント

Transformer はとても便利なアーキテクチャですが、実際に使う場合には意識すべき点がいくつか存在します。本章では、 Transformer を利用する際のポイントを 3 つご紹介します。

学習データの質と量を担保する

Transformer を利用する際、学習データの質と量を担保することはとても重要なポイントになります。 Transformer は与えられたデータをもとに学習を進めるため、データの質が悪かったり量が不足していたりすると、モデルの出力にも影響が出てしまいます。

そして、不適切なデータは誤った予測やバイアスの原因になってしまう可能性があるため、学習に使用するデータをしっかりと精査し、ノイズを取り除くことが必要不可欠です。また、特定の分野に特化したデータを収集することで、モデルが求められるタスクに適応しやすくなります。

ハードウェアリソースの制限に注意する

Transformer は多くの計算リソースを消費するため、特に大規模なモデルを扱う際には、リソース不足が障壁となる場合があります。例えば、 GPU や RAM の容量が不足している場合、処理速度が低下し、実用性が損なわれてしまいます。

そのため、モデルサイズやバッチサイズを調整するなど、リソース負荷を軽減するための工夫が必要になります。また、クラウドサービスを活用することで、柔軟にリソースを拡張できるようになるため、ハードウェア環境の制限を解消するには有効な選択肢の一つになると言えるでしょう。

適切なモデルチューニングを行う

適切なモデルチューニングも Transformer を利用する際のポイントの一つです。 Transformer はそのままでも高い性能を発揮しますが、特定のタスクに最適化するためには、ファインチューニングが欠かせません。

例えば、学習率や最適化アルゴリズムの選択、過学習を防ぐための検証データの活用など、細かい調整が生成 AI が返すアウトプットに大きな影響を与えます。このように、適切なモデルチューニングを行うことで、モデルが持つポテンシャルを最大限に引き出すことが可能になります。

ファインチューニングに関しては以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：ファインチューニングとは？ AI モデルをカスタマイズするための方法を徹底解説！

まとめ

本記事では Transformer の概要や仕組み、利用時のポイントなどを一挙に解説しました。

企業が Transformer を活用することで、高精度な翻訳や高い柔軟性など、様々なメリットを享受できます。この記事を読み返して、 Transformer のアーキテクチャや利用時のポイントなどを理解しておきましょう。

当社 G-gen では、

• 生成 AI の活用支援
• システム構築やアプリケーション開発
• Google Cloud の請求代行
• Google Cloud の運用サポート
• Google Cloud に関する技術サポート、コンサルティング

など、企業様のビジネスを加速させるための幅広いサポートをワンストップで提供しています。

また、 Google Workspace に関しても、実績に裏付けられた技術力や導入支援実績があります。企業様の状況に合わせた利用方法の提案や運用のサポートなど、企業様に寄り添ったサポートを提供していますので、関心のある方は問い合わせフォームよりお気軽にご連絡ください。

本記事を参考にして、生成 AI および Transformer の活用を検討してみてはいかがでしょうか？