#3：AI時代の基礎知識？Transformer構造をわかりやすく解説

SingularRadio（シンギュラーラジオ）は、テクノロジー、イノベーション、社会の未来について、深い知識と洞察を提供するポッドキャストです。海外大でコンピュータサイエンスを専攻するKeisukeとTakeshiのホスト二人が、AI、ロボティクス、スタートアップ、経済などの最前線で起きている出来事を掘り下げ、知的好奇心を刺激する内容をお届けします。第3回 では、AIの“心臓部”とも言えるTransformerモデルに深く迫ります。生成モデルの基本概念から、GPT（Generative Pre-trained Transformer）の仕組み、単語のベクトル表現（Embedding）や位置情報付与（Positional Encoding）、自己注意機構（Self-Attention）とQ/K/Vの役割、フィードフォワードネットワーク、そしてマルチヘッドアテンションとGPUを活用した並列処理まで、難解な数学を使わずにわかりやすく解説。Transformerがなぜ自然言語処理の“スタンダード”となったのか、その歴史的背景と今後の可能性についても語り合います。TIMESTAMPS(00:00:00) – オープニング＆前回MCP振り返り(00:04:13) – 本日のテーマ「Transformer」紹介(00:15:30) – トークンの埋め込み（Embedding）と位置情報（Positional Encoding）(00:22:50) – 自己注意機構（Self-Attention）とQ・K・V(00:32:15) – フィードフォワードネットワークと多層パーセプトロン(00:43:45) – マルチヘッドアテンションとトークン化（Tokenization）、の仕組みとメリット(00:49:40) – スケーリングとGPUを活用した高速計算(00:58:00) – 人間の脳とAIのニューラルネットワークの比較(01:02:55) – モデル最適化技術、長文コンテキスト処理の最新アプローチApple Podcast: https://podcasts.apple.com/us/podcast...Spotify: https://open.spotify.com/show/2nOYrpc...X (Twitter) アカウント：https://x.com/SingularRadioハッシュタグ#Transformer #生成モデル #自己注意 #SingularRadio #GPT #AI