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コード例

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.transformer = nn.Transformer(d_model, nhead, num_layers)
        
    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        return self.transformer(x)

図表

graph TD
    A[入力テキスト] --> B[トークン化]
    B --> C[埋め込み層]
    C --> D[Transformerブロック]
    D --> E[出力層]
    E --> F[生成テキスト]

数式

アテンション機構は次のように表現できます：

$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$

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