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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。

Attentionは、入力中の重要な情報を重み付きで参照する仕組みです。Bahdanauらの機械翻訳論文をもとに、固定長ベクトルの限界、soft alignment、context vector、Transformerとの違いを解説します。

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。

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。

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。

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。

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。

LoRAの基本原理、学習コスト削減の仕組み、複数タスク運用でのメリットを解説。さらに論文「Post-Optimization Adaptive Rank Allocation for LoRA」で提案されたPARAによるLoRA圧縮手法を、数式と図で分かりやすく紹介します。

LLMの分散ファインチューニングを効率化する「SplitFT」を解説。適応型Split LearningとLoRA最適化により、通信コストと計算負荷を大幅削減する最新研究をわかりやすく紹介。

拡散モデルの計算効率と生成品質を同時に改善する最新研究を解説。画像の難易度に応じて処理を変える「Patch Forcing」の仕組みとメリットをわかりやすく紹介。