Sundial — 1兆データ点で事前学習した最新最大の時系列基盤モデル【ICML 2025】
衛星のテレメトリデータは毎秒数十〜数百のセンサ値を記録し続けます。温度、電圧、姿...
State Space Models（SSM）とMamba — 線形計算量でTransformerに挑む
Transformerは自然言語処理の覇者ですが、致命的な弱点があります。Sel...
Mixture of Experts（MoE）の理論と実装 — 条件付き計算でLLMを効率化する
GPT-4やGeminiのような最高性能のLLMは、数千億〜数兆のパラメータを持...
DPO（Direct Preference Optimization）— 報酬モデルなしでLLMをアライメントする
ChatGPTが「有害な回答を避ける」「ユーザーの意図に沿った回答を生成する」こ...
Re-ranking の理論と実装 — Cross-Encoder と ColBERT で検索精度を引き上げる
検索システムに「Pythonでデータベースに接続する方法」と問い合わせたとき、ベ...
Hybrid Search — 密ベクトル検索とBM25スパース検索の融合
「営業部の第3四半期レポートを探して」と検索システムに聞いたとき、意味的には正し...
ベクトルデータベースの仕組み — FAISS・HNSWの理論とPython実装
RAG（Retrieval-Augmented Generation）をはじめと...
PagedAttention — vLLMの仮想メモリ着想によるKVキャッシュ管理
LLMの推論サーバーを運用する際、GPUメモリの使い方が性能を大きく左右します。...
FlashAttentionの仕組み — IO-Aware Exact Attentionでメモリ帯域を克服する
Transformerの計算コストで最も問題になるのがSelf-Attentio...
LLMの量子化を完全解説 — GPTQ・AWQ・GGUFの理論と実践
LLaMA-70Bのモデルパラメータは、FP16（16ビット浮動小数点）で保存す...