LLMの事前学習を実装の視点から解説。トークンの入力と正解ラベルの定義に基づき、label shiftやattention mask、teacher forcingなどの重要概念を整理。代表的な学習手法の比較と実装論を扱う。
Pre-trainingの目的関数・teacher forcing・損失実装を整理する
編集メモ: LLMの事前学習における損失関数や教師強制などの核となる理論を実装ベースで整理し、生成AIの本質的な動作原理を深く理解するための技術的知見。
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