ようこそ、泉諒音のポートフォリオへ

このページでは、私の研究活動、スキル、これまでの実績などを紹介しています。
最新の研究記事や日々の気づきについても発信していきます。

プロフィール写真

泉 諒音 (Masato Izumi)

会社員 (R&D)

大学時代はマルチモーダル処理を目指した自然言語処理モデルの潜在変数構造について研究をしていました。
現在は企業でLLM、LMM系の研究開発に従事しています。

学歴・職歴

2025.04~現職 会社員(R&D)
2025.03東京都市大学大学院 総合理工学研究科 情報専攻 システム情報領域 卒業
2023.04東京都市大学大学院 総合理工学研究科 情報専攻 システム情報領域 入学
2023.03東京都市大学 知識工学部 知能情報工学科 卒業
2019.04東京都市大学 知識工学部 知能情報工学科 入学
2019.03日本大学附属第一高等学校 卒業

更新履歴

  • 2026.02.08 - フーリエ変換の基礎記事を追加しました。
  • 2026.02.08 - Qwen3-VL-Embedding技術詳細記事を追加しました。
  • 2026.02.08 - RoPE位置エンコーディング記事を追加しました。
  • 2026.02.08 - Self-Attention詳細ガイドを追加しました。
  • 2026.02.08 - ViT画像埋め込み記事を追加しました。

最新の研究記事

フーリエ変換の基礎:RoPEを理解するための数学的準備

RoPE(Rotary Position Embedding)の理解に必要なフーリエ変換の数学的背景を、直感的な説明と厳密な数式の両面から解説します。

Qwen3-VL-Embedding 技術詳細

Qwen3-VL-Embeddingの特徴的技術(DeepStack、Interleaved-MRoPE、MRL、Multi-stage Training)を数式レベルで解説します。