トランスフォーマーベースの言語モデルの特性を正しく説明しているのは、次のうちどれですか？

トランスフォーマーベースの言語モデルは、自己注意（Self-Attention）メカニズムを使用して、入力シーケンス内の異なる単語間の関係を直接モデル化します。これにより、文脈に応じた単語の意味を捉え、長距離の依存関係を効率的に処理できます。 誤った選択肢の解説： 「畳み込み層を使用して、フィルタリングされたビューを介してローカルパターンをキャプチャします」は、主に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の特性であり、トランスフォーマーの主要なメカニズムではありません。 「テキストデータのみの処理に限定されます」は誤りです。トランスフォーマーは、画像、音声、動画など、テキスト以外のデータにも適用されています。 「シーケンスを一度に1つの要素ずつ、繰り返しのサイクルで処理します」は、リカレントニューラルネットワーク（RNN）の特性であり、トランスフォーマーはシーケンス全体を並列に処理する能力が強みです。