Transformerは、近年の深層学習における最も重要なアーキテクチャ的革新の一つとなり、多くの画期的な成果をもたらしてきました。本研究では、ゲーティングを備えたMLPに基づくシンプルなネットワークアーキテクチャであるgMLPを提案し、自然言語処理および画像認識の主要な応用において、Transformerと同等の性能を発揮できることを示します。比較実験の結果、Vision Transformerにおいては自己注意（self-attention）が必須ではないことが明らかになりました。gMLPでも同程度の精度が達成可能です。BERTに対しては、事前学習時の perplexity においてTransformerと同等の性能を達成し、一部の下流NLPタスクではより優れた結果を示しました。gMLPが劣る微調整（fine-tuning）タスクにおいても、gMLPモデルを大幅に拡大することで、Transformerとの性能差を埋めることができました。総じて、実験結果からgMLPはデータ量および計算リソースの増加に伴い、Transformerと同程度にスケーラブルであることが示されました。