AI技術・仕組み RoPEとは？LLMが位置情報を回転で扱う仕組みを図解
RoPEとは、LLMのQueryとKeyを位置に応じて回転する位置表現です。2次元の具体計算、相対位置差が内積へ残る理由、PyTorch実装、標準RoPEと長文向けスケーリングの違いを図解します。
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AI技術・仕組み Self-Attentionとは？QKVの計算と並列化の仕組みを図解
Self-AttentionのQ・K・VとScaled Dot-Product Attentionを数値例で解説。RNNとの依存関係の違い、並列計算できる理由、学習と生成の違いを図解し、PyTorchで計算の一致を確かめます。
AI研究・論文解説 【論文解説】LLMはなぜ日本文化に寄りがちなのか？CROQで見る文化・地域バイアス
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。
AI技術・仕組み 【LLM解説シリーズ】Transformerとは？Attention Is All You Need論文からLLMの基本構造を理解する
Transformerは、Attentionを中心に系列を処理するLLMの基礎アーキテクチャです。Attention Is All You Need論文をもとに、Self-Attention、Multi-Head Attention、Positional Encoding、EncoderとDecoderの違いを初心者にも分かりやすく解説します。
AI技術・仕組み Bahdanau Attentionとは？加法型Attentionの計算とSelf-Attentionとの違い
Bahdanau Attentionとは、RNN翻訳のDecoderがEncoder出力を動的に参照する加法型Attentionです。score、softmax、context vectorの具体計算とSelf-Attentionとの違いを図解します。
AI技術・仕組み Embeddingとは？LLMが単語や文章をベクトルで表す仕組みをBERT論文から解説
Embedding（埋め込み）とは、token IDをベクトルへ変換するLLMの入口です。BERT論文をもとに、token embedding、segment embedding、position embedding、Masked Language Modeling、文脈化表現を初心者にも分かりやすく解説します。
AI技術・仕組み Tokenizationとは？SentencePiece論文からLLMのトークン化を解説
Tokenization（トークン化）とは、文章をLLMが扱えるtoken IDの列に変換する処理です。SentencePiece論文をもとに、サブワード、BPE、Unigram、可逆なdetokenization、日本語LLMでの注意点を解説します。
AI技術・仕組み LLMとは？ChatGPTの原点をGPT-3論文から読み解く
LLM（大規模言語モデル）とは何かを、GPT-3論文をベースに解説します。Transformer、次トークン予測、Few-shot学習、ChatGPTにつながる技術的背景を整理します。
AI研究・論文解説 【論文解説】WindowQuantとは？動画VLMのKV Cacheを軽量化する混合精度量子化手法を解説
動画VLMの推論で問題になるKV Cacheのメモリ使用量と遅延を削減する手法「WindowQuant」を解説します。質問との関連度に応じて動画windowごとにFP16、INT4、INT2を使い分ける混合精度量子化の仕組み、KV Cacheの基礎、実験結果を整理します。
AI研究・論文解説 【論文解説】知識蒸留で実画像ノイズ除去をモバイルNPU向けに高速化する：Real Image Denoising with Knowledge Distillation for High-Performance Mobile NPUs 解説
実画像ノイズ除去をスマートフォンのNPUで高速に動かす論文「Real Image Denoising with Knowledge Distillation for High-Performance Mobile NPUs」を解説します。知識蒸留、NPU向け演算設計、LiteDenoiseNet、PSNR/SSIM、実機推論速度の観点から、画像処理エンジニア向けに要点を整理します。