データセット戦略 LLM【事前学習：データセットC-1】
Common Crawlとスケール戦略：LLMデータセットの出発点大規模言語モデル（LLM）の性能は、訓練データの量と質に大きく左右されます。では、その土台になるデータはどこから来るのでしょうか。本記事では、LLM訓練データの出発点としてよ...
データセット戦略 
VLM 【VLM】LLaVA-1.5 論文解説＆VLM完全ガイド｜基礎から本番運用まで
はじめにVision Language Model（VLM）の歴史において、一つの分岐点とも言える論文が存在します。2023年版の 「Improved Baselines with Visual Instruction Tuning (LL...
AIエージェント GitHub Copilot スキル開発実践ガイド: KWF + Playwright + Serena + Context7
AgentSkills：KWF + Playwright + Serena + Context7 統合
画像生成 LCM蒸留による推論5倍高速化の実装と検証（後編）
📌 はじめに前回の記事では、Stable Diffusion v1.5 と LoRA ファインチューニングを組み合わせたアニメキャラクター生成システム（v1.5）を完成させました。しかし実運用上、約13.25秒/画像（float32 推定）...
画像生成 PyTorch + Diffusersでアニメキャラクター生成に挑戦！（中編）
実装の詳細解説とGitHub公開完全ガイド。技術的な課題の解決策、パフォーマンス測定結果、本番化のアーキテクチャを詳しく解説。
画像生成 Stable Diffusion + PyTorchでアニメキャラクター生成に挑戦！（前編）
📚 学術的背景本プロジェクトの基礎となる重要な学術研究：主要参考論文Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020)UR...
実装詳細 LLM【事前学習：実装詳細B-7】
推論最適化と実装上の工夫：Mixed Precision, Gradient Checkpointing, 数値安定性175Bパラメータのモデルを訓練するには、単純な実装では2.5TB以上のメモリが必要です。本記事では、このような超大規模モ...
実装詳細 LLM【事前学習：実装詳細B-６】
Transformer進化系とスケーリング最適化：ALBERT, GQA, Flash Attentionの革新オリジナルのTransformer（2017年）から7年、多くの革新的な改良が積み重ねられてきました。本記事では、現代の大規模L...
実装詳細 LLM【事前学習：実装詳細B-5】
残差接続と層正規化の詳細実装12層以上の深いTransformerを安定して訓練するには、残差接続（Skip Connection）と層正規化（Layer Normalization）が不可欠です。本記事では、これらの技術がなぜ必要で、どう...
実装詳細 LLM【事前学習：実装詳細B-4】
FFNと活性化関数の実装：4倍拡張MLPと非線形変換の理論Transformerモデルのパラメータの66%はFFN層に集中しています。この一見シンプルな2層MLPが、なぜこれほど大きな役割を担うのか。本記事では、FFNの詳細構造と活性化関数...