本記事は、元のTransformerから今日の最先端LLM（LLaMAなど）に至るまでに進化した主要なアーキテクチャコンポーネントの構造化された概要を提供します。相対位置認識のためのRoPE（回転位置埋め込み）、簡素化された正規化のためのRMSNorm、SwiGLU活性化関数、効率的な推論のためのグループ化クエリアテンション（GQA）、およびその他の重要なモジュールをカバーしています。各コンポーネントは、その動機、実装の詳細、モデルの品質と効率への影響の観点から説明されています。LLMのトレーニングや推論最適化に取り組むエンジニアや研究者にとって、実用的なリファレンスガイドとして役立ちます。内容は永続的で技術的に厳密であり、AIエンジニアリングコミュニティにとって貴重なリソースです。
RoPE、RMSNorm、SwiGLU、GQAなど、現代の大規模言語モデルを定義する5つの主要アーキテクチャ革新を深掘りします。