Uber Eatsでおすすめされた重ねかつ丼を食べた。暑すぎて食事のサイクルがおかしくなっているため、今日は夕方のこれ一食で済んだ。
ここのところ久しぶりにLLM関連の論文を読み漁っている影響で、「重ね」とか見るとモデルのアーキテクチャ図を思い浮かべてしまう。イメージしたものをClaudeにそのまま図にしてもらった。
Layered Pork Cutlet
Figure 1: The Katsudon-Transformer architecture showing the correspondence between Japanese layered pork cutlet bowl (katsudon) structure and transformer neural network layers. The input tokens (corresponding to the bowl foundation) are processed through token embeddings and positional encoding (rice base), then through multiple transformer blocks (stacked cutlet layers) containing self-attention and feed-forward sublayers with residual connections, finally producing output through a linear projection and softmax layer (egg binding). Each transformer block processes information hierarchically, similar to how each cutlet layer adds flavor complexity to the dish.
