LLM推論初出 8/12 11:32
Transformer Block(理論編)
https://zenn.dev/topics/ai/feed2026/8/12
AI要約
Transformerモデルの基礎となるTransformer Blockの理論について解説する。残差接続、層正規化、順伝播ネットワークを用いたEncoder BlockとDecoder Blockの構築方法を説明する。
AI要点
- Transformerモデルの基本構成要素であるTransformer Blockの理論を解説している。
- Encoder BlockとDecoder Blockの構造と機能の違いについて説明。
- 残差接続(Residual Connection)により、勾配消失を防ぎ学習を安定化させる。
- 層正規化(Layer Normalization)が各層の出力を正規化し、学習効率を高める。
- 順伝播ネットワーク(Feed-Forward Network)が各位置での表現を変換する。
なぜ重要か
Transformer Blockは、系列データの文脈情報を効率的に捉えるための計算ブロックであり、残差接続や層正規化といった技術により、深層学習モデルの学習効率と性能を大幅に向上させ、自然言語処理分野の発展を支えている。