Inside the Token Tumbler

概要

• 生データ → トークン → ニューラルネットワーク → 推論モデルを20分で可視化する対話型ガイド。
• チェーン・オブ・ソート促進が計算時間をどう変えるか、DeepSeek-R1 の出現的推論が RL だけではどう異なるかを解説。
• 文書を貼り付けたときのプロンプトの効果も具体的に紹介。

対象者

• 製品担当者、エンジニア、技術的な会話を理解したい創業者向け。

学べるポイント

• トークン化と綴りの関係
• 推論の段階と計算資源の関係
• 出現的推論の特徴と DeepSeek-R1 の位置づけ
• Move 37 などの比喩の背景と選択理由