Transformerの構成を順に理解する

Transformerの構成を順に理解する｜StatQuest with Josh Starmer

1:26から埋め込み、7:30から位置符号化、12:53からSelf-Attentionを説明。

27:59からEncoder–Decoder Attention、31:19から単語への変換を扱う。

公開日：2023-07-24。長さ：2175秒。確認範囲：概要・章立て。視聴前の目安（編集部）：単語埋め込み、Attention、SoftMax

原題：Transformer Neural Networks, ChatGPT's foundation, Clearly Explained!!!

学習内容・前半のテーマ：1:26から埋め込み、7:30から位置符号化、12:53からSelf-Attentionを説明。／確認 2026-09-15／https://www.youtube.com/watch?v=zxQyTK8quyY

学習内容・後半のテーマ：27:59からEncoder–Decoder Attention、31:19から単語への変換を扱う。／確認 2026-09-15／https://www.youtube.com/watch?v=zxQyTK8quyY

確認事項・制作者の訂正・内容の範囲：Transformerの構造を説明する教材。現行製品の機能・性能を示すものではない。／確認 2026-09-15／https://www.youtube.com/watch?v=zxQyTK8quyY

対象：AIのモデルと実装を体系的に学びたい人。形式：YouTube動画（個別教材）。言語：英語。日本語の要点は本資料庫で作成。日本語字幕・吹き替えの有無は視聴時に確認。。利用条件：YouTube公開動画。外部の書籍・会員サービス・実行環境は別条件。

確認事項（編集部）：Transformerの構造を説明する教材。現行製品の機能・性能を示すものではない。必要な前提知識を確認し、概要だけで理解が済んだとせず元の説明と計算例を参照する。

出典：StatQuest with Josh Starmer「Transformer Neural Networks, ChatGPT's foundation, Clearly Explained!!!」／公開・更新情報：2023-07-24／確認日：2026-09-15／https://www.youtube.com/watch?v=zxQyTK8quyY

Transformerの構成を順に理解する

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