Transformerモデルは、一連の入力（通常は文章やフレーズ）を受け取り、それに対応する一連の出力（または予測）を生成するための人工知能（AI）モデルです。例えば、英語の文章をフランス語に翻訳する、または人間の質問に答えるといったタスクに使用されます。

ここでは、Transformerの特徴について箇条書きでまとめてみました。

1.  Encoder（エンコーダ）: 入力データ（例えば文章）を固定長のベクトル（数値のリスト）に変換します。
2. Decoder（デコーダ）: エンコーダが生成したベクトルを用いて、最終的な出力（例えば翻訳文）を生成します。
3. Multi-Head Attention（マルチヘッドアテンション）: 文章の各単語は他の全ての単語に「注意（アテンション）」を向けます。つまり、「この単語は他のどの単語と関連が深いのか？」を考えます。これを同時に複数回（"マルチヘッド"）行い、それぞれ異なる視点から情報を取り出します。
4. Scaled Dot-Product Attention: これはアテンションの計算方法の一つで、ある単語が他のどの単語に注目すべきかを決めるのに役立ちます。具体的には、内積を用いることで単語間の類似度を計算して、それに基づいてどの単語に重点を置くかを決定します。
5. Positional Encoding（位置エンコーディング）: 通常、ニューラルネットワークは単語の順序を理解する能力がありません。それらに位置情報を追加することで、モデルは単語の順序を考慮することができます。つまり、"I eat apples"と"Apples eat I"が異なる意味であることを理解できます。
   

これら全てが一緒になると、Transformerは単語の意味、それらの関係性、そしてその順序を理解する能力を持ちます。これにより、我々の言葉を理解し、それに基づいて行動を決定することができます。なお、これらの説明は非常に大まかなもので、実際の数学的な詳細は省略していますが、基本的な概念の理解には役立つと思います。

（著：藤本）