メタ情報
| meta description平均長 | 35.47 |
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| OGPありページ数 | 19 |
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| Twitterカードありページ数 | 19 |
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内部リンク分析（Internal）
| ユニーク内部リンク数 | 27 |
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| ページあたり内部リンク平均 | 22.37 |
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連絡先候補（Contacts）
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キーワード分析（KeywordMap）
ワードクラウド上位
| 語 | 重み |
|---|
| Attention | 1 |
| Transformer | 0.833333 |
| です | 0.509727 |
| AI辞典 | 0.509727 |
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| 当サイトでは | 0.5 |
| aijiten | 0.382296 |
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| 近年のAIブーム | 0.166667 |
| 特に生成AIの急速な進化の裏には | 0.166667 |
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| という構造の登場があります | 0.166667 |
| Geminiといった最先端のAIは | 0.166667 |
| すべてこの仕組みを基盤にしています | 0.166667 |
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| なぜTransformerで可能になったのか | 0.166667 |
| そして | 0.166667 |
| 注意こそすべて | 0.166667 |
| という言葉の意味とは何なのか | 0.166667 |
| 本記事では | 0.166667 |
| Transformerの誕生から構造 | 0.166667 |
| 進化 | 0.166667 |
| 応用までを | 0.166667 |
| 従来モデルとの比較とともに解説し | 0.166667 |
| その革新性の本質に迫ります | 0.166667 |
| Transformer以前の主流モデルは | 0.166667 |
共起語上位
| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
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| カテゴリメニュー | 基本ナビゲーション | 3.832813 | 57 |
| SNS | カテゴリメニュー | 3.062571 | 38 |
| SNS | 基本ナビゲーション | 2.890882 | 38 |
| SNS | 外部リンク | 2.339616 | 19 |
| エーアイ | ジテン | 2.249112 | 12 |
| AI辞典 | エーアイ | 2.081819 | 12 |
| カテゴリメニュー | 外部リンク | 1.955812 | 19 |
| ChatGPT | Claude | 1.95389 | 8 |
| Need | You | 1.95389 | 8 |
| Vision | 画像認識 | 1.95389 | 8 |
| 大規模言語モデル | 生成AI | 1.95389 | 8 |
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| Isao | Nakamaru | 1.95389 | 8 |
| 公式SNS | 開設準備中 | 1.95389 | 8 |
| でも | 開設準備中 | 1.95389 | 8 |
| 基本ナビゲーション | 外部リンク | 1.846168 | 19 |
| 2025年4月24日より中丸 | aijiten | 1.732812 | 8 |
| 以下のような読者層に向けて構成されています | 本サイトは | 1.657781 | 5 |
| AI辞典 | ジテン | 1.562113 | 9 |
| 特に生成AIの急速な進化の裏には | 近年のAIブーム | 1.533397 | 4 |
| 住所 | 東京都杉並区上井草2 | 1.533397 | 4 |
| メールアドレス | 氏名 | 1.533397 | 4 |
| AIの中核技術は | いまや | 1.533397 | 4 |
| ジテン | 生成AI | 1.520633 | 7 |
| aijiten | ジテン | 1.511735 | 8 |
| LLM | 生成AI | 1.485448 | 6 |
| でも | 公式SNS | 1.485448 | 6 |
| 2025年4月24日より中丸 | 運営されています | 1.485448 | 6 |
| という構造の登場があります | トランスフォーマー | 1.457357 | 4 |
| Geminiといった最先端のAIは | すべてこの仕組みを基盤にしています | 1.457357 | 4 |
| すべてこの仕組みを基盤にしています | それまでの自然言語処理モデルでは不可能だったことが | 1.457357 | 4 |
| それまでの自然言語処理モデルでは不可能だったことが | なぜTransformerで可能になったのか | 1.457357 | 4 |
| そして | なぜTransformerで可能になったのか | 1.457357 | 4 |
| という言葉の意味とは何なのか | 注意こそすべて | 1.457357 | 4 |
| という言葉の意味とは何なのか | 本記事では | 1.457357 | 4 |
| Transformerの誕生から構造 | 本記事では | 1.457357 | 4 |
| Transformerの誕生から構造 | 進化 | 1.457357 | 4 |
| 応用までを | 進化 | 1.457357 | 4 |
| 従来モデルとの比較とともに解説し | 応用までを | 1.457357 | 4 |
| その革新性の本質に迫ります | 従来モデルとの比較とともに解説し | 1.457357 | 4 |
| Transformer以前の主流モデルは | その革新性の本質に迫ります | 1.457357 | 4 |
| RNN | Transformer以前の主流モデルは | 1.457357 | 4 |
| RNN | 再帰型ニューラルネット | 1.457357 | 4 |
| やLSTM | 再帰型ニューラルネット | 1.457357 | 4 |
| やLSTM | 短期記憶モデル | 1.457357 | 4 |
| でした | 短期記憶モデル | 1.457357 | 4 |
| これらは文章を左から右へ1単語ずつ処理する構造 | でした | 1.457357 | 4 |
| こうした限界を打ち破るべく登場したのが | この方式には以下のような制約がありました | 1.457357 | 4 |
| を中核に据えた | 注意機構 | 1.457357 | 4 |
| 2017年 | Googleの研究者によって発表された論文 | 1.457357 | 4 |