Kimi K3を理解する①──まずは標準Transformerの理解から

Moonshot AIの新LLMモデルKimi K3について、標準Transformerの理解から解説。KDAやGated MLA、MoEといったKimi K3特有の技術要素を、論文の用語を紐解きながら解説する。

• LLMの基本構造であるTransformerのデコーダー部分の仕組みを解説している。
• 標準Transformerの「埋め込み」「Self-Attention」「FFN」といった構成要素の役割を説明している。
• Kimi K3を理解するための前提知識として、標準LLMの基本構造を解説するシリーズの第1弾である。
• Self-AttentionにおけるKVキャッシュの重要性や、マスク付き自己注意機構について言及している。
• LLMがTransformerのDecoderのみで構成されており、翻訳タスクのEncoder部分は不要であることを解説している。