「Attention is All You Need」は、トランスフォーマーモデルを提案した論文で、自然言語処理（NLP）における画期的な技術革新をもたらしました。この論文は、リカレントニューラルネットワーク（RNN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の代わりに、自己注意機構（Self-Attention）を使用して、計算効率と性能を大幅に向上させました。
目次
重要性
この論文は、BERTやGPTシリーズなど、現在の多くのNLPモデルの基盤となる技術を提供しました。自己注意機構により、大規模なデータセットでのトレーニングが可能となり、翻訳、文章生成、質問応答など多くのNLPタスクで精度向上を実現しました。その影響は計り知れません。
用語の使われ方
トランスフォーマーモデルを活用するには、Hugging Face Transformersライブラリなどを使用して事前学習済みモデルを導入します。その後、特定のタスクに応じて微調整（ファインチューニング）を行います。実装にはPythonとTensorFlowまたはPyTorchが一般的に使用されます。
