はい。2017年の論文「Attention is All You Need」では、機械翻訳に革命をもたらした新しい機械翻訳モデルであるTransformerが提案されました。Transformerは、リカレント接続を使用しない最初の機械翻訳モデルであり、従来の機械翻訳モデルよりもはるかに高速で効果的です。
Transformerは、エンコーダーとデコーダーの2つの部分で構成されています。エンコーダーは入力シーケンスを受け取り、エンコーダーの状態を生成します。デコーダーはエンコーダーの状態を受け取り、出力シーケンスを生成します。
エンコーダーとデコーダーは、注意メカニズムを使用して相互作用します。注意メカニズムにより、デコーダーはエンコーダーの状態の任意の部分に注意を払うことができるため、出力シーケンスの生成時に入力シーケンス内の任意の部分を使用することができます。
注意メカニズムは、次の式で計算されます。
αij=∑kexp(eik)exp(eij)
ここで、eijはエンコーダーの状態のi番目の要素とデコーダーの状態のj番目の要素の間のスコア、αijはi番目の要素とj番目の要素間の注意係数です。
出力は次の式で計算されます。
yt=i∑αithi
ここで、ytは出力シーケンスのt番目の要素、hiはエンコーダーの状態のi番目の要素、αitはi番目の要素とt番目の要素間の注意係数です。
Transformerは、機械翻訳に革命をもたらした画期的なモデルです。従来の機械翻訳モデルよりもはるかに高速で効果的であり、自然な出力シーケンスを生成できます。
