トランスフォーマーモデルは、人工知能（AI）と言語理解の分野で革新的な影響を及ぼしました。しかし、その背後のメカニズムや、なぜそんなに多くのパラメータが必要なのかについては、まだ理解しきれないということもあるかもしれません。
では、なぜこれらのモデルは何百万ものパラメータを必要とするのでしょうか？それは、トランスフォーマーモデルが行う特定のタイプの計算、具体的には全結合層の計算の性質によるものです。
全結合層は、ニューラルネットワークの一部として広く用いられています。全結合層では、各入力ニューロンが各出力ニューロンに接続されています。これにより、一つの次元から別の次元への変換が可能になります。
では、なぜこれが多数のパラメータを必要とするのでしょうか？
全結合層の主要な目的の一つは、ある次元空間から別の次元空間への「マッピング」を学習することです。具体的には、各入力要素が新しい空間でどのように表現されるべきかを学習します。これが全結合層における「重み」の役割です。
たとえば、GPTモデルでは、各全結合層は768次元から768次元への変換を行います。これを行うためには、各入力要素（768次元）から各出力要素（768次元）への接続（すなわち、重み）が必要となります。これを数学的に表すと、768（入力要素）x 768（出力要素）= 589,824という計算になります。
つまり、全結合層がある次元から別の次元への変換を行うためには、その変換を支えるパラメータ（重み）が膨大な数必要となるのです。これが、トランスフォーマーモデルが大量のパラメータを必要とする理由の一部です。
これにより、言語の理解という高次元の課題に対して、トランスフォーマーモデルがその力を発揮できるのです。