Transformerは2017年に登場した自然言語処理 (NLP) のための機械学習モデルです。このモデルは, 翻訳、文章生成、意図認識、文書分類などに使用されます。

Transformerは, 以前のモデルと比較すると, 大規模なデータセットでの学習で重要な進歩をあげることができます。これは, このモデルが最大限のパラメータを持ち、より多くの情報を処理できることによるものです。

Transformerは, 入力を受け取り、それを出力にマップするネットワークです。このネットワークは, 入力をあらゆる長さのシーケンスに変換するため、与えられた任意の文章を処理することができます。

Transformerは, 自分自身の出力を入力にして再帰的に学習します。これにより、モデルは自分自身の潜在的な知識を活用して、より優れた性能を実現できます。

Transformerは、その高いパフォーマンスと柔軟性により、現在の自然言語処理の分野で最も広く使用されています。