タグ: #transformer

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• 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

• MambaとState Space Model論文の詳細な分析：オプションのSSMからMamba-2までのトランスフォーマー代替アーキテクチャ

  Mamba論文の選択的State Space Modelメカニズム、S4からMamba-2への発展過程、Transformerに対する線形時間複雑さの長所と短所、そしてビジョン・オーディオ・時系列分野の応用事例まで扱うSSMアーキテクチャ総合分析。

  2026-03-07 · 42 分で読めます #ai-papers#mamba#state-space-model#ssm#transformer

• RWKVアーキテクチャ徹底解説：Transformerに匹敵する線形アテンションRNN

  WKVアテンションメカニズム、線形計算量の優位性、TransformerやMambaとの比較、学習手法、推論最適化、実践的なデプロイ戦略まで、RWKVアーキテクチャを包括的に解説します。

  2026-03-07 · 29 分で読めます #ai-papers#rwkv#linear-attention#rnn#transformer

• 自分だけのGPTを作る — nanoGPTでゼロから学習する言語モデル

  Andrej KarpathyのnanoGPTを活用し、GPT言語モデルをゼロから学習します。Transformerアーキテクチャの核心原理、トークナイザー、Self-Attention、学習ループまでをコードとともに完全解剖します。

  2026-03-03 · 11 分で読めます #ai#llm#gpt#nanogpt#transformer

• Mamba論文レビュー：Selective State Space ModelsでTransformerを超える

  Mamba（Selective State Space Models）論文を深層レビューする。S4からMambaまでの発展過程、Selective Scanメカニズム、Hardware-Awareアルゴリズム、そしてMamba-2のState Space Dualityまでコードとともに分析。

  2026-03-02 · 11 分で読めます #mamba#state-space-model#ssm#transformer#linear-attention

• Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 論文分析

  Transformerの代替として注目されるMambaアーキテクチャを徹底分析します。Selective State Space Modelの核心アイデア、ハードウェア最適化アルゴリズム、実験結果まで、論文の主要内容をコードとともに解説します。

  2026-03-02 · 11 分で読めます #ai-papers#mamba#ssm#state-space-model#transformer

• FlashAttention: GPUメモリ階層を活用したアテンション最適化の分析

  FlashAttention論文をレビューし、GPU HBM/SRAMメモリ階層を活用したIO-awareアテンション最適化の原理を詳細に分析する。

  2026-03-01 · 27 分で読めます #ai-papers#flash-attention#gpu#optimization#transformer

• Attention Is All You Need - Transformer論文の完全分析

  Transformerアーキテクチャの基盤である「Attention Is All You Need」論文を、Self-Attention、Multi-Head Attention、Positional Encodingなどのコアメカニズムを一つずつ分析する。

  2026-03-01 · 27 分で読めます #ai-papers#transformer#deep-learning#attention

• GPTシリーズ論文完全分析：GPT-1からGPT-4まで、言語モデルが世界を変えるまでの軌跡

  OpenAIのGPTシリーズを世代別に完全分析する。GPT-1の教師なし事前学習、GPT-2のZero-shot学習、GPT-3のIn-context LearningとScaling Law、InstructGPTのRLHF、GPT-4のマルチモーダルまで — 各論文の核心的貢献とアーキテクチャの進化を数式とともに整理する。

  2026-03-01 · 58 分で読めます #gpt#openai#language-model#transformer#pre-training

• Vision Transformer（ViT）論文の徹底分析：1枚の画像は16x16の単語に値する

  GoogleのViT論文を深層分析する。画像をパッチシーケンスに変換する革新的アプローチ、Patch EmbeddingとPosition Embeddingの原理、CNN比での性能とデータ効率性のトレードオフ、そしてDeiT、Swin Transformer、BEiTなどの後続研究まで総整理する。

  2026-03-01 · 43 分で読めます #vit#vision-transformer#computer-vision#transformer#image-classification

• BERT論文完全分析：双方向TransformerがNLPの構図を変えた方法

  GoogleのBERT論文を深層分析する。Masked Language Model（MLM）とNext Sentence Prediction（NSP）による双方向事前学習、Fine-tuning戦略、そして11個のNLPベンチマークを席巻したアーキテクチャの核心原理を数式とコード例で整理する。

  2026-03-01 · 41 分で読めます #bert#nlp#transformer#pre-training#fine-tuning