掲載済み (2026-08-15号)
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トランスフォーマーに限界、次世代LLMを担う4つの最新アプローチ

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掲載情報

2026年8月15日土曜日号 メインジャーナル掲載

概要

現在のLLMを支えるTransformerアーキテクチャの計算コストとスケーラビリティの限界を打破するため、疎アテンションや状態空間モデルなどの新しい4つのアプローチが台頭している。

詳細内容

2017年の登場以来、AI界を牽引してきたTransformerアーキテクチャですが、その中核である「高密度アテンション」が計算量の爆発的増大と膨大な電力消費を招くという「Transformer問題」が顕在化しています。特に長文読解や推論モデルにおいて、この計算効率の低さがボトルネックとなっています。この記事では、この課題を解決するためにスタートアップが取り組んでいる4つの次世代技術(疎アテンション、拡散モデル、リキッドNN、状態空間モデル)を紹介しています。Subquadratic社のようなスタートアップは、特定のタスクで既存の最先端モデルに匹敵する効率的な新機構を開発しており、Transformerを絶対的な信仰ではなく工学的な選択肢の一つとして捉え直すことで、AIのパラダイムシフトを狙っています。