実行すると、ここにprintの出力が表示されます。
UNDER THE HOOD
ソースのUTF-8バイト列を固定重みAttention / FFNモデルへ直接入力します。モデルは全体の字句・括弧を検査し、構文・名前・型を実行に沿って検査します。Bytecodeへの外部コンパイルは行いません。
JavaScriptはバイト列のテンソル化・1回のモデル呼び出し・中止操作・表示を担当します。状態を層の中間活性として保持し、ONNXのLoopは共有層を反復します。分岐と終了の判断はAttention / FFNが計算します。字句解析、構文解析、変数名の照合、加減乗除、比較、関数、配列、文字列、分岐とループはモデルが行います。標準LLMではなく、共有するAttention / ReLU FFN層をモデル内で反復します。float32もbit列としてFFNで計算し、命令ごとのONNX Ifやnative浮動小数点算術は使いません。固定重み・ReLU復元を使う構成で、LayerNormを持つ一般的なLLMそのものではありません。コードは外部へ送信されません。
実行上限は共有Transformer層の適用回数です。重みは全ソースで共通・固定です。