誘導ヘッド（Induction Heads）とin-context learning — LLMが文脈から学ぶ仕組みに迫る機構的解釈入門
大規模言語モデルの不思議な能力のひとつに in-context learning...
Attentionの数式を行列の形で完全に理解する — QK^T・softmax・重み付き和を図で追う
Transformer を学ぼうとして、この式の前で固まった経験はありませんか。...
なぜAttentionはEncoder-Decoderと切り離せないのか — 翻訳モデルの進化で根本から理解する
「Attention」「Encoder-Decoder」「Transformer...
残差接続（スキップ接続）はなぜ効くのか — 図で直感的に理解する4つの視点
深層学習のアーキテクチャ図を見ると、ブロックをぐるっと飛び越えて先の地点に合流す...
正弦波位置エンコーディングを具体例で理解する — Attention Is All You Needの位置表現
「犬が猫を追う」と「猫が犬を追う」。使われている単語は全く同じなのに、意味は正反...
context vector（文脈ベクトル）とは何か — attentionが作る『動的なまとめ』を幾何で理解する
attention を勉強すると、Query・Key・Value という3人組と...
Transformerアーキテクチャの全体像をわかりやすく解説
Transformerは、2017年にGoogleの研究チームがNeurIPS論...
Self-Attention機構の理論と実装を完全解説
文章を読んでいるとき、私たちは無意識に「注目すべき場所」を切り替えています。たと...
アテンションを直感で理解する ― 数式の前に『注目』のイメージをつかむ
「アテンション（Attention）が大事なのはわかるけど、Query・Key・...
stop-gradient（停止勾配）とは？順伝播はそのまま、逆伝播だけを止める仕組みを徹底理解
ディープラーニングの論文を読んでいると、stop_gradient、.detac...