第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
長野県伊那市に本社を構え、メイド・イン・ジャパンの在り方を再定義することに挑戦している製品設計会社、スワニー。社員数17人の中小企業だが、新卒入社2カ月の社員が第一線で活躍するなど、30代を中心に若者たちが躍動する。それでも「熱狂的なファン（顧客）」を生み、事業を大幅に拡大させ、取引先数はなんと名だたる大手企業をはじめ1100社を超えた。同社はどのようにして、若者が活躍できる土壌を作り上げてきたのか。業界も注目する同社の取り組みに迫る。
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【文系でもわかる】ChatGPTのキモ「Transformer」「Attention」のしくみ
社員17人でも「取引先は1100社超」、長野のメーカーに「熱狂的ファン」爆増のワケ