トランスは、言語や音声などの連続データの処理に使用されるニューラルネットワークアーキテクチャの一種です。トランスアーキテクチャの主要な革新は、その注意メカニズムであり、モデルが入力シーケンスのさまざまな部分に焦点を合わせ、予測を行うときにそれに応じて重量を量ることができます。
注意メカニズムは、入力シーケンスのすべての部分が予測を行うために等しく重要ではないという原則で動作します。たとえば、ある言語から別の言語に文を翻訳する場合、モデルは、正しい翻訳を生成するために、文、動詞、およびオブジェクトの主題に注意する必要がある場合があります。注意メカニズムにより、モデルは、固定方法でシーケンス全体を処理する必要があるのではなく、入力の最も重要な部分に焦点を合わせることができます。
トランスフォーマーは、言語翻訳、テキスト分類、音声認識など、さまざまなタスクで非常に効果的であることが示されています。近年、自然言語加工（NLP）の分野で最も広く使用されているアーキテクチャの1つになりました。
A transformer is a type of neural network architecture used for processing sequential data, such as language or speech. The key innovation of the transformer architecture is its attention mechanism, which allows the model to focus on different parts of the input sequence and weigh them accordingly when making predictions.
The attention mechanism operates on the principle that not all parts of the input sequence are equally important for making predictions. For example, when translating a sentence from one language to another, the model may need to attend to the subject of the sentence, the verb, and the object in order to generate a correct translation. The attention mechanism allows the model to focus on the most important parts of the input, rather than having to process the entire sequence in a fixed manner.
Transformers have been shown to be very effective in a range of tasks, including language translation, text classification, and speech recognition, among others. They have become one of the most widely used architectures in the field of Natural Language Processing (NLP) in recent years.