Transformer Explained: Attention Is the Heart of LLMs
AI Navigate Original / 4/27/2026
💬 OpinionIdeas & Deep Analysis
Key Points
- トランスフォーマーはRNNに代わって、並列処理と長距離依存の学習に強い点が利点として説明されている。
- Self-AttentionではQ/K/Vを用いて、各トークンが他のどの語を重視すべきかを計算する仕組みが示されている。
- Multi-Head Attentionは複数の注意機構を並列に走らせ、より多様で豊かな表現を得る。
- モデル構成として、GPT/Claude/Llamaはデコーダーのみ、BERTはエンコーダーのみの違いが整理されている。
- MoEはトークンごとに一部のFFNエキスパートのみを有効化し、推論コストを抑える設計として述べられている。
- Transformers replaced RNNs because they parallelize and capture long-range dependencies.
- Self-Attention computes Q/K/V to
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