#3：ChatGPTの中身とは？Transformer構造をわかりやすく解説
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#3：ChatGPTの中身とは？Transformer構造をわかりやすく解説
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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
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