大規模言語モデル（LLM）の基盤となる、グーグルで開発されたディープラーニング（深層学習）のアーキテクチャのことです。
このTransformerによって、従来の深層学習で用いられてきた「RNN（再帰型ニューラルネット）」や「CNN（畳み込みニューラルネット）」では難しかった長文の理解や並列処理を、効率よく・高精度に実現することができるようになりました。
従来のRNN（再帰型ニューラルネット）は「文章を1単語ずつ順番に読む」処理が必要で、長い文脈を保持することができませんでしたが、Transformerは「どの単語が他のどの単語と関係しているか」を並列に処理しながら見るという「Attention（注意機構）」を使うことで、文全体の意味を同時に把握することができるようになったのです。
このTransformerが登場したことで機械翻訳・要約・文章生成などの精度が大きく向上し、現在のChatGPTやGeminiなどの生成AIツールができるようになりました。
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