ClaudeのコアアーキテクチャはTransformerで、「アテンション（注意）メカニズム」を通じて言語を理解します。アテンションにより、各トークンを処理する際に直前のいくつかの単語だけでなく、入力シーケンス全体を同時に参照できます。
Transformerアーキテクチャは2017年にGoogleの研究論文「Attention is All You Need」で導入され、自然言語処理の分野を根本的に変えました。Transformer以前の言語モデルは順次処理を行っており、長文処理の効率が低く、長距離依存関係を捉えるのが難しかったです。
Claudeの基盤となるアーキテクチャを理解することは、実際の使用にいくつかの直接的な影響があります。第一に、特定の情報を繰り返したり強調したりすることが効果的な理由を理解できます。第二に、幻覚の原因を理解できます。第三に、コンテキストウィンドウのサイズが重要な理由を理解できます。
TransformerとAttentionの理解を実際の使用テクニックに変換する：最も重要な指示をプロンプトの最初の段落に置く；タスクがClaudeに特定のセクションに特別な注意を払うことを要求する場合、明示的に言う；長い会話でClaudeが以前の重要な情報を「忘れ」始めたら、新しいメッセージで直接再述する。
Claudeに質問するとき、実際に何が起きているのか考えたことはありますか？本当に「考えている」のでしょうか？それとも非常に大きな辞書を引いているだけでしょうか？
答えはどちらでもありません——しかし実際に何をしているかを理解することで、AIツールの使い方が根本的に変わります。
Claudeのコア動作ロジックは最も基本的なレベルでは意外にシンプルです：次に最も可能性の高いトークンを予測する。
Transformer以前、言語モデルはテキストを順次処理していました——左から右へ、単語ごとに。この方法には致命的な問題がありました：文の後半に到達するころには、最初に言われたことを事実上「忘れて」いることが多かったのです。
アテンションメカニズムはこれを解決しました。各トークンを処理しながら入力シーケンス全体を同時に「見る」ことができ、他のどのトークンが現在のものを理解するために最も重要かを動的に決定できます。
アテンションメカニズムの威力は学習可能であることです。トレーニング中、Claudeはさまざまなタイプの質問に対してどこに「注目」すべきかを学習しました。
重要な情報は先頭または末尾に置く：研究によれば、LLMはコンテキストの先頭と末尾への注意力が最も高く、中間部分は比較的「薄まり」やすいです（「Lost in the Middle」問題）。明示的な参照を使う：「これを改善して」より「この段落の構造を改善して」の方が良いです。長いコンテキストでは重要なセクションを強調する。