Up スキルの持続スパンとその構造 作成: 2025-09-11
更新: 2025-09-11

    Transformer のアルゴリズムは，テクストの入力に対し＜処理＞を出力する関数である。
    そして＜処理＞は，スキルを現する。
    合わせて：
    　　「入力テクストが，スキルを導く」

    この構造は：

    　テクスト　トークン　トークン　‥‥　＜eos＞
    　　　　　　　　↑　　　　↑　　　　　　↑
    　　　│　処理　│　処理　│　　‥‥　　│
    　　　└────┴────┴──‥‥──┘
    　　　　　　　　＜処理＞　　　　　
    　　　　　　　（スキルの発現）　　


    １つのセッションは，このプロセスの累加である。
    即ち，＜eos＞で閉じたテクストから，またトークン追加処理が始まる。

    テクストのこの累加構造は，＜処理＞とスキルの累加構造を導く：

    　　　テクスト　⊂　テクスト　⊂　 ‥‥　
    　　　　 ↓　　　　　 ↓　　　　　　　　
    　　　＜処理＞　⊂　＜処理＞　⊂　 ‥‥　
    　　　　 ↓　　　　　 ↓　　　　　　　　
    　　　　スキル　⊂　　スキル　⊂　 ‥‥　

    よって，つぎのようになる：
    　「セッションに現れたスキルは，セッション終了まで持続」
    トークン追加アルゴリズムが「全テクスト参照」であることが，この持続をもたらすわけである。

    また，上の累加構造から，つぎのことも導かれる：
    • スキルは，セッションを跨いでは継承されない。
    • 新しいセッションで過去のスキルを再現したいときは，そのスキルを発現させたテクストを入力する。