26%
Prognozowany udział w pełni elektrycznych pojazdów (BEV, bez hybryd) w europejskim parku samochodowym do 2035 roku, w porównaniu z 4% w 2025 r.
BCG2035ヨーロッパ
今日、ほぼすべての大きなモデル（言語モデル、画像モデル、音声モデルなど）の基盤となっているニューラルネットワークのアーキテクチャ。その中心となるのは「注意機構」で、モデルは各部分を処理する際に、同時にすべての他の部分を参照し、どれが重要かを自動で判断する。
なぜ重要か
現在の人工知能ブームを引き起こした発明である。従来のネットワークはテキストを単語ごとに順番に読み、長文になると文脈を失うことが多かった。Transformerは一括で全体を見渡すため、文脈を理解しやすく、数千枚のグラフィックカードで並列学習が可能になる。
なければ何が困るか
Transformerがなければ、今日のChatGPTや機械翻訳、テキストから画像を生成する技術は存在しない。モデルの進化は2017年以前のレベルにとどまっていたことだろう。
いつ使うか
AIアシスタント、画像生成器、自動翻訳などを利用するたびに使われている。モデル名に含まれるGPTの「T」は、まさにTransformerを指している。
私たちの使い方
画像生成器において「transformer」という語は、実際に画像を描く部分を指す。テキストエンコーダは別個に存在し、独立してカウントできるため、性能の低いハードウェアでもメモリを節約できる。
知っておきたい数字
データで見る人工知能
88%
Meta podaje, że ponad 88% z 137 000 usuniętych reklam oszukańczych w Polsce zostało wykrytych automatycznie przed zgłoszeniem.
Meta09/2026ポーランド
2 500 000 000 000 USD
Prognozowane światowe wydatki na AI w 2026 roku.
Gartner2026世界
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