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2017年に発表されたGoogleの論文『Attention Is All You Need』は、GPTやBERT、Claudeに至るまで現代のあらゆるAI言語モデルの土台となったTransformerアーキテクチャを世に送り出しました。

そのタイトルどおり、Transformerが大胆に手放した重要技術は何でしょう?

再帰型ニューラルネットワーク(RNN / LSTM)
RNNはテキストを単語ごとに順番に処理しており、本質的に遅く、並列化が不可能でした。アテンション機構はすべてのトークンを同時に処理するため、数千億のパラメータを持つモデルの学習が可能になりました。
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2009年に1ブロックあたり50 BTCから始まったこの報酬は、2024年の4回目の半減期の後にいくらまで下がったでしょうか?このIBMのプロセッサーの名前は何でしょう?2025年8月にオープンAIが発表したモデルは何でしょうか?2024年時点で、NVIDIAはAI学習用チップ市場の約何%を占めているでしょう?2025年11月にアンソロピックが発表し、SWE-benchの80%の壁を突破したモデルは何でしょうか?GPSは実際にどのようにして機器の位置を計算するのか?『データセンター・アレイ』の異名を持ち、地球上で最もデータセンターが密集するこの地域はどこでしょう?グーグルが2025年3月に発表したこのオープンモデルファミリーの名前は何でしょうか?この脳に着想を得たチップは、AIシステムの消費エネルギーをおおよそどのくらい削減できる可能性があるか?この方式を採る最も重要な理由は?この数字による識別子を何と呼ぶでしょうか?学習データを増やしても完全には消えないこの現象の、構造的な原因は何でしょうか?

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