🦜トランスフォーマーモデルは順伝播逆伝播どちらにより新規性がありましたか？

トランスフォーマーモデルは、主にその順伝播（forward propagation）のメカニズムにおいて新規性があります。特に、自己注意（self-attention）メカニズムはトランスフォーマーの核となる部分で、各入力の要素が他のすべての要素とどのように相互作用するかをモデル化します。この自己注意は、従来のシーケンスモデル（例えばRNNやLSTM）と比較して、より長い依存関係を効率的に学習できる点で革新的です。
逆伝播（backpropagation）は、トランスフォーマーモデルに限らず、ディープラーニング全般における標準的な学習手法です。逆伝播自体はトランスフォーマー以前から存在していたため、このモデルの新規性は逆伝播そのものにあるわけではなく、自己注意メカニズムとその他の順伝播のアーキテクチャによるものです。

自己注意メカニズムは順伝播においておこりますか？

はい、自己注意メカニズムは順伝播（forward propagation）のプロセスにおいて行われます。トランスフォーマーモデルにおける自己注意は、ネットワークが入力シーケンス内の各要素（例えば、文内の各単語）が他の要素とどのように関連しているかを学習するために使用されます。このプロセスは、モデルが入力データを受け取り、それを処理して出力を生成する際に発生します。
自己注意は、それぞれの入力要素に対して、他のすべての要素からの重要度（または注意）を計算します。これにより、モデルは入力シーケンスの各部分が全体の文脈においてどの程度重要かを判断でき、特に長い距離の依存関係を効果的に捉えることができます。このメカニズムはトランスフォーマーモデルの重要な特徴であり、順伝播の中核的な部分です。

トランスフォーマーモデルにおける逆伝播（backpropagation）のプロセスは、他のディープラーニングモデルの逆伝播と基本的には変わりません。逆伝播は、ニューラルネットワークの学習において一般的に用いられる手法で、モデルの出力と目標出力との誤差を基にして、ネットワークの重みを調整するために使われます。
トランスフォーマーモデルでも、他のディープラーニングモデル（例えば、畳み込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワーク）と同様に、以下のステップで逆伝播が行われます：

1. フォワードパス（順伝播）において、入力データをモデルが処理し、出力を生成します。

2. 出力と目標出力（ラベル）との間の誤差（損失）を計算します。

3. 誤差を元にして、誤差が小さくなるようにモデルの重みを微調整するために、誤差をネットワークを逆方向に伝播させます（逆伝播）。

4. 重みを更新します。

この逆伝播のプロセスは、トランスフォーマーに限らず、多くのディープラーニングモデルで共通しています。トランスフォーマーの独特な特徴は、その順伝播のアーキテクチャ、特に自己注意メカニズムにありますが、逆伝播の基本原理は変わりません。