はじめに

AI技術の進展により、自然言語処理（NLP）の重要性は日増しに高まっている。中でも「Transformer」は、近年のNLPの発展を支える中核的な技術として注目されている。

G検定でも、Transformerに関する出題は見逃せないトピックだ。今回は、実際の過去問を通して、Transformerの基礎とその特徴を整理していこう。

Transformerとは何か？

Transformerは、2017年にGoogleが発表した自然言語処理のためのモデルアーキテクチャである。従来主流だったRNN（再帰型ニューラルネットワーク）やLSTM（長短期記憶）を用いず、「Attention」という仕組みだけで構成されている点が大きな特徴だ。

以下に、Transformerの代表的な特徴をまとめる。

このように、Transformerは高精度かつ高速な自然言語処理を実現しており、BERTやGPTなどの最新モデルにも応用されている。

問題：G検定の過去問に挑戦

自然言語処理で利用が期待されるTransformerの説明として、最も適切な選択肢を選べ。

選択肢

1. RNNと比較し、学習が遅くなる
2. RNNやCNNを用いず Attentionを使用している
3. ルールベースのアルゴリズムである
4. LSTMはTransformerの仕組みを応用したアルゴリズムである

正解は「2. RNNやCNNを用いず Attentionを使用している」

Transformerは、RNNやCNNの構造を採用せず、「Self-Attention（自己注意機構）」という仕組みを中心に構成されている。入力全体を一度に処理する構造のため、処理の並列性が高く、従来のRNNに比べて高速かつ高精度な学習が可能となっている。

他の選択肢はなぜ誤りなのか？

G検定では、誤答の理解も重要である。以下に、各選択肢の誤りを整理しておこう。

Transformerが自然言語処理にもたらした革新

Transformerの登場以降、自然言語処理の研究や実務応用は飛躍的に進化した。代表的な影響として以下の3つが挙げられる。

1. BERT・GPTなどの誕生

Transformerをベースに開発されたモデルは、文章生成、要約、翻訳、対話など多くのタスクで最先端の性能を発揮している。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）やGPT（Generative Pre-trained Transformer）はその代表例だ。

2. 並列処理による学習の高速化

従来のRNNは逐次処理が基本だったため、長い文章の学習には時間がかかっていた。一方、Transformerでは入力全体を一括処理できるため、計算資源を活用して高速な学習が可能になった。

3. 長距離依存関係の扱いが容易に

文中の単語同士が遠く離れていても、Self-Attentionによって関連性を柔軟に捉えられる。これは、意味的なつながりを重視するNLPにとって大きな利点となる。

まとめ

G検定の過去問を通して、Transformerの基本的な仕組みと特徴を確認した。
以下のポイントをしっかり押さえておこう。

• Transformerは、RNNやCNNを用いずAttentionメカニズムを中核としている
• 並列処理が可能であり、従来手法よりも高速な学習が可能
• LSTMとは別系統のアーキテクチャであり、発展の順序も異なる

自然言語処理の今後を理解するためにも、Transformerの基礎は確実に身につけておきたい。G検定対策だけでなく、実務や研究においても極めて重要な技術である。