GPTのアーキテクチャと自己回帰生成を解説
GPT（Generative Pre-trained Transformer）は...
ファインチューニングと転移学習の理論を解説
転移学習（Transfer Learning）とファインチューニング（Fine-...
Masked Autoencoder（MAE）の理論と実装 — 画像の75%を隠して学ぶ自己教師あり表現学習
100ピースのジグソーパズルを想像してください。75ピースを取り除き、残った25...
時系列基盤モデルの全体像 — PatchTST・Informer・TimesFM・Chronosを体系的に解説
ある電力会社のエンジニアが、来週の電力需要を予測するモデルを構築しなければならな...
対照学習による事前学習 — 正例・負例ペアで表現を学ぶ
ImageNetの1,400万枚の画像に、1,000カテゴリのラベルを付ける作業...
転移学習の理論と実践 — 事前学習モデルの活用戦略
深層学習で高い性能を得るには大量のデータが必要ですが、医療画像や衛星画像などの専...
BERTの仕組みと双方向Transformerの理論と実装
BERT（Bidirectional Encoder Representatio...
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...
ELECTRAの判別的事前学習 — Replaced Token Detectionで効率的に学ぶ
BERTは自然言語処理に革命をもたらしましたが、その事前学習には根本的な非効率が...
因果言語モデル（CLM）の理論と実装 — GPTを支える自己回帰型の事前学習
「次に来る単語を予測し続けるだけで、言語を理解できるのか？」— この問いに対する...