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• 基盤モデルのアーキテクチャ 2026 — Transformer の次へ / Mamba 2 / Hyena / RWKV / RetNet / Griffin / Jamba / xLSTM / TTT / DiT / MoE / Flash Attention 3 徹底ガイド

  2026 年の基盤モデル界隈はもはや Transformer 一色ではない。Vaswani 2017 「Attention is All You Need」は今も標準だが、その隣に Mamba/Mamba 2 のような状態空間モデル、RWKV/RetNet/Griffin の線形 RNN 復活組、AI21 Jamba と Falcon Mamba のハイブリッド、Sepp Hochreiter の xLSTM、Test-Time Tra

  2026-05-16 · 30 分で読めます #foundation-models#transformer#attention-is-all-you-need#vaswani#mamba

• Ring Attention 論文分析：分散環境での無限コンテキストウィンドウトレーニング実装

  Ring Attention論文を分析し、分散環境でコンテキスト長の制限を克服する方法を探求します。Blockwise Parallel Transformerとの関連、実装の詳細、パフォーマンスベンチマーク、プロダクション適用時の考慮事項まで扱います。

  2026-03-08 · 51 分で読めます #ai-papers#ring-attention#distributed-training#long-context#transformer

• LLMロングコンテキスト性能とKV Cache最適化完全ガイド：MQAからRing Attentionまで

  LLMのロングコンテキスト処理を支えるKV Cacheの原理からメモリ消費量分析、MQA・GQA・PagedAttention・スライディングウィンドウ・Ring Attentionなどの最適化手法、モデル別コンテキストウィンドウ比較、Needle-in-a-Haystackベンチマークまで、実務観点から包括的に解説します。

  2026-03-07 · 25 分で読めます #llm#kv-cache#long-context#multi-query-attention#grouped-query-attention