トランスとは何であり、それはそれを一般的なニューロンネットワークと区別しますか？
変圧器は、自然言語処理（NLP）で一般的に使用されるニューロンネットワークアーキテクチャです。繰り返しまたは畳み込み層を使用する従来のニューロンネットワークとは異なり、トランスは注意ベースのアーキテクチャを使用して、可変長のシーケンスをより効率的に処理できるようにします。

従来のニューロンネットワークでは、チケットは順次処理されます。つまり、各処理ユニットは前のユニットの出力に基づいています。これにより、特に非常に長いシーケンスに関しては、計算リソースの点でゆっくりと高価な処理が行われる可能性があります。

一方、変圧器では、入口シーケンスの各位置は、一連の再発処理ユニットを通過する必要なく、独立して処理されます。代わりに、注意を払って、エントランスシーケンスの各位置に割り当てられた重みを計算します。これにより、シーケンスのさまざまな部分間の関係を学習できます。

また、この注意アーキテクチャにより、トランスは複数のシーケンスを同時に処理できるようになるため、自動翻訳やテキスト生成などのNLPアプリケーションに特に適しています。