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。
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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。
AI研究・論文解説 【論文解説】 LoRAとは何か？低コストなAIモデル微調整と、学習後にLoRAを圧縮するPARAの解説
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。
AI研究・論文解説 【論文解説】SplitFT：LLMの分散ファインチューニングを実用化する適応型Split Learning
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。