この記事では、フランソワ・フリュレによって提案された「無料のトランスフォーマー」というデコーダートランスフォーマーの拡張が紹介されています。このモデルは、無監督で学習されたランダムな潜在変数に基づいて生成プロセスを条件付けることにより、下流のタスクにおいて大幅な改善をもたらすことが実験的に示されています。具体的には、変分手法を利用して潜在変数を学習し、それが生成するデータの品質向上につながることが述べられています。全体として、この新たなアプローチは、機械学習のフィールドにおいて新しい可能性を提示しています。