Transformerの動作原理を深く掘り下げ、その革新的なアーキテクチャとメカニズムを詳細に解説します。エンコーダー・デコーダー構造を基盤に、モデルの心臓部である自己注意機構、マルチヘッド注意、単語の順序を保持する位置エンコーディングの機能を探ります。さらに、エンコーダー・デコーダー層の構造、数学的定式化、訓練戦略、実験結果、計算複雑度、実装上の考慮事項までを網羅。自然言語処理分野に革命をもたらし、BERTやGPTなどの基盤となったTransformerの全容を包括的に理解できるガイドです。