🌱 未来にあなたはどの種を植える？ 🔰 はじめに このアプリは、あなたの**「未来の成果」**を育てるためのタスク管理ツールです。毎日の行動を 「短期・中期・長期」 に分類し、3日ごとに新機能が解放されていく構造です。“未来の種” をどれだ

人間関係における「スキマ」の魅力とは？ 「スキマ」とは、単に人間の“隙”を指すのではなく、むしろ“入り込める余白”を意味します。この「スキマ」に惚れる理由は、個人の心の奥深くに潜む感情や欲望と密接に関わっています。以下では、その魅力について

スキマの魅力：人間関係における“隙”の魔法 人間関係や恋愛において、私たちはしばしば「スキマ」に惹かれます。この「スキマ」は、実は単なる人間の“隙”ではなく、“入り込める余白”を指しています。では、なぜ私たちはこのスキマに魅了されるのでしょ

→ 答え：**自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）**を使っている。 🎓 自己教師ありとは？ 「正解ラベル」を外から与えなくても、入力そのものから“予測すべきターゲット”を作れる学習方式。 📚 LLMの例：「

🧩 結論：「次の単語を当てるゲーム」を何十億回もやって、モデル全体の重みを調整していくこと 🧠 学習フェーズはこう進む： ① データを入力（例：人間の文章） "The cat sat on the" → 正解: &quo

✅ 結論：予測してるのはAttention層ではない。最終層のLinear + Softmaxだ 多くの人が誤解しているが、Transformerにおいて単語の予測をしているのは最終段階である。 Attention層 → 単語間の関係性・文

✅ はじめに：Attentionって1回だけじゃないんです 「Attentionは単語どうしの“関連度”を出してる」──これは正しい。でも実際の大規模言語モデル（LLM）では、それを1回だけで終わらせない。 むしろ「それを何十回も重ねていく

TransformerのAttentionは**「関連度マシーン」**だと思えばいい。 各単語が、「他の誰と一番関係深いか？」を全部スコア化して出力してる。しかもそれを全部の単語に対して同時にやる 🧱 ステップ①：Embedding（単語

✅ 結論：MP3は「聞こえないものを捨てる」、MP4は「変わらないものを捨てる」 圧縮方式対象圧縮の本質例えるならMP3音声人間の耳に“聞こえない音”を削る（知覚ベース）話し声の中の「えー」「あのー」を自動でカットMP4映像＋音声「動いた部

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