Chapter 1: LLM のための数学基礎
LLM（大規模言語モデル）の中身は、突き詰めると 「数を並べて、掛けて、足して、確率に変える」 という数学の積み重ねでできています。Transformer も Attention も、特別な魔法ではなく、ここで学ぶベクトル・行列・指数関数・確率といった基礎の組み合わせです。
Chapter 2: Transformer
前章では、ベクトル・内積・行列積・softmax といった「LLM を支える数学」を積み上げました。この章では、いよいよその数学が組み上がってできる主役、Transformer（トランスフォーマー） に迫ります。
Chapter 3: Transformer を組み立てる残りの部品
前章では、Transformer の心臓部 Attention（注意機構） を、概念から実装まで一気通貫でつかみました。ただし前章はずっと「単語はすでにベクトルになっている」ことを前提にしていました。