Context Window拡張技術 — 学習済みモデルのコンテキスト長を後から伸ばす手法を徹底解説
LLaMAは4,096トークンで学習されました。しかし実務では、1本の論文（約8...
RoPE（回転位置埋め込み）とは？相対位置を回転で表す仕組みを図解でわかりやすく解説
RoPE（Rotary Position Embedding、回転位置埋め込み）...
位置エンコーディングの理論 — sin/cos・RoPE・ALiBi
Self-Attentionには本質的な問題があります。入力トークンの順番を入れ...
位置エンコーディング比較：原論文の正弦波からデファクトのRoPEへ — なぜ絶対位置から回転位置に移ったか
Transformerを学ぶと必ず出てくるのが「位置エンコーディング（Posit...
LLaMAアーキテクチャの設計思想 — RMSNorm・SwiGLU・GQA・RoPEを完全解説
ChatGPT の登場以降、大規模言語モデル（LLM）は爆発的に普及しました。し...
位置エンコーディングの理論と各種手法を解説
Transformer の Self-Attention 機構は入力トークンの順...