Agent-Xとは、オンデバイスAIエージェントのprefillとdecodeをソフトウェアだけで高速化する手法です。PromptWeaverのKV Cache再利用、ExSpecの追加LLMなし投機的デコーディング、M4 Proで1.61倍となった実験結果と課題を解説します。

SARQCとは、LLMの学習後量子化で再構成誤差と重みドリフトを同時に抑え、重要チャネルを保護する手法です。RQCとの違い、AWQ・GPTQへの統合、INT4〜INT2の実験結果を論文ベースで解説します。

FlashAttentionとは、Self-Attentionを近似せず、GPUのHBMとSRAM間のIOを減らして高速・省メモリ化する手法です。tiling、online softmax、recomputation、Block-sparse FlashAttention、実験結果を論文ベースで解説します。

WiCERとは、LLM向けに長文知識をWiki-memoryへ圧縮し、診断プローブで欠落事実を見つけて反復改善する手法です。RAG、full-context KV cache、compilation gapとの違いを論文ベースで解説します。

Patch Forcingとは、画像をパッチごとの難しさに応じて異なる速度で生成する適応サンプリング手法です。LTG sampler、difficulty head、dual-loop、look-aheadの仕組みを、Flow Matchingの数式とImageNet・Text-to-Imageの実験結果から解説します。

学習率とは何か、SGD、cosine decay、AdamW、RAdam、LARS、Grokfast、DALSの違いを論文ベースで解説します。DALSが提案する層と学習フェーズに応じた最適化、scratch学習とfine-tuningでの使い分け、実験結果の読み方を整理します。

Decoder-only Transformerは、GPT系LLMで使われる自己回帰型のTransformer構造です。GPT-2論文をもとに、次token予測、causal mask、Encoder-Decoderとの違い、GPT-2の設計、KV Cacheとの関係を初心者にも分かりやすく解説します。

Positional Encodingは、TransformerやLLMへtokenの順序情報を渡す仕組みです。RoFormer論文をもとに、sin/cos Positional Encoding、absolute positionとrelative positionの違い、RoPEの回転行列、Query/Keyへの適用、長文入力で位置を扱う効果を初心者にも分かりやすく解説します。

Self-Attentionは、TransformerやLLMの中核となるAttention計算です。Attention Is All You Need論文をもとに、Query/Key/Value、Scaled Dot-Product Attention、Multi-Head Attention、causal mask、tensor形状、計算量を初心者にも分かりやすく解説します。

LLMが文化に関する曖昧な質問へ答えるとき、どの国や地域を暗黙に選びやすいのかを調べた論文を解説します。CROQデータセット、LLM-as-a-judgeによる地域抽出、入力言語の影響、SFT後に強まる文化・地域バイアスを初心者にも分かりやすく整理します。

Agent-Xとは、オンデバイスAIエージェントのprefillとdecodeをソフトウェアだけで高速化する手法です。PromptWeaverのKV Cache再利用、ExSpecの追加LLMなし投機的デコーディング、M4 Proで1.61倍となった実験結果と課題を解説します。

SARQCとは、LLMの学習後量子化で再構成誤差と重みドリフトを同時に抑え、重要チャネルを保護する手法です。RQCとの違い、AWQ・GPTQへの統合、INT4〜INT2の実験結果を論文ベースで解説します。

FlashAttentionとは、Self-Attentionを近似せず、GPUのHBMとSRAM間のIOを減らして高速・省メモリ化する手法です。tiling、online softmax、recomputation、Block-sparse FlashAttention、実験結果を論文ベースで解説します。

WiCERとは、LLM向けに長文知識をWiki-memoryへ圧縮し、診断プローブで欠落事実を見つけて反復改善する手法です。RAG、full-context KV cache、compilation gapとの違いを論文ベースで解説します。

Patch Forcingとは、画像をパッチごとの難しさに応じて異なる速度で生成する適応サンプリング手法です。LTG sampler、difficulty head、dual-loop、look-aheadの仕組みを、Flow Matchingの数式とImageNet・Text-to-Imageの実験結果から解説します。

学習率とは何か、SGD、cosine decay、AdamW、RAdam、LARS、Grokfast、DALSの違いを論文ベースで解説します。DALSが提案する層と学習フェーズに応じた最適化、scratch学習とfine-tuningでの使い分け、実験結果の読み方を整理します。

Decoder-only Transformerは、GPT系LLMで使われる自己回帰型のTransformer構造です。GPT-2論文をもとに、次token予測、causal mask、Encoder-Decoderとの違い、GPT-2の設計、KV Cacheとの関係を初心者にも分かりやすく解説します。

Positional Encodingは、TransformerやLLMへtokenの順序情報を渡す仕組みです。RoFormer論文をもとに、sin/cos Positional Encoding、absolute positionとrelative positionの違い、RoPEの回転行列、Query/Keyへの適用、長文入力で位置を扱う効果を初心者にも分かりやすく解説します。

Self-Attentionは、TransformerやLLMの中核となるAttention計算です。Attention Is All You Need論文をもとに、Query/Key/Value、Scaled Dot-Product Attention、Multi-Head Attention、causal mask、tensor形状、計算量を初心者にも分かりやすく解説します。

LLMが文化に関する曖昧な質問へ答えるとき、どの国や地域を暗黙に選びやすいのかを調べた論文を解説します。CROQデータセット、LLM-as-a-judgeによる地域抽出、入力言語の影響、SFT後に強まる文化・地域バイアスを初心者にも分かりやすく整理します。