最適配分戦略 LLM【スケール則：最適配分戦略C-4】
Scaling Lawから見たアーキテクチャ選択。Transformer vs MoE（Mixture-of-Experts）の比較、α値の解釈、マルチモーダルモデルのパラメータ配分戦略を解説。
最適配分戦略 
最適配分戦略 LLM【スケール則：最適配分戦略C-3】
最適データ規模D_optの決定方法から、実在データセット比較、データ不足時の4つの対策、品質スコアとサイズのトレードオフまでを解説。
最適配分戦略 LLM【スケール則：最適配分戦略C-2】
計算予算Cの測定から3つのシナリオ別配分戦略、ライフタイムコスト最適化まで。学習コスト重視vs推論コスト重視の判断フレームワークを解説。
最適配分戦略 LLM【スケール則：最適配分戦略C-1】
Chinchilla則の発見経緯から、固定計算予算下でモデルサイズとデータ量をどう配分するかまでを整理。GopherとChinchillaの比較を通じて、最適配分の考え方を実務目線で解説。
実装と検証 LLM【スケール則：実装と検証B-9】
RoPE（Rotary Positional Embedding）の基礎から、長文コンテキスト拡張時のrope_theta、位置補間、NTK-aware、YaRN系の考え方まで。実装時に失敗しやすいポイントを整理。
実装と検証 LLM【スケール則：実装と検証B-8】
大規模モデル開発における段階的スケーリング戦略と運用上の考慮事項。リソース予算の配分、飽和現象の検出、データ不足への対処を実装例と共に解説。
実装と検証 LLM【スケール則：実装と検証B-7】
大規模モデルの推論段階でのボトルネック対策。KVキャッシュの量子化、活性化分布の管理、混合精度学習での数値安定性確保を実装コード付きで解説。
実装と検証 LLM【スケール則：実装と検証B-6】
訓練時スケーリングと推論時スケーリングの違いを理解。Chain-of-Thought、Beam Search、Speculative Decodingなど、推論段階での精度向上テクニックを実装付きで解説。
実装と検証 LLM【スケール則：実装と検証B-5】
Chinchilla則が常に成立しない場合を理解。データセット品質、アーキテクチャ依存性、計算環境制約によるスケール則の偏差と対策を学びます。
実装と検証 LLM【スケール則：実装と検証B-4】
Transformerモデルの総計算量（FLOPs）の計算方法と、実装での計算効率測定を詳解。メモリバンド幅、通信オーバーヘッド、ハードウェア効率の改善テクニックを学びます。