# Kazuki Fujii [[東京科学大学]]（旧 東京工業大学と東京医科歯科大学の統合大学）の博士課程に在籍する研究者。[[LLM推論]]の基礎から体系的に解説する記事シリーズを Zenn で発信しており、ベンチマーク測定における計算内容の本質的理解の重要性を一貫して主張する。 Zenn 記事「MLエンジニアのための本質から理解する LLM 推論」シリーズで、AutoRegressive Decoder Only Transformer を前提として、推論の 4 段階（プロンプト→キューイング→プリフィル→生成）と TTFT・ITL・TPS・E2EL の各メトリクスを定義・解説している。「裏で何が行われているか」の理解なしに推論ベンチマークを正しく解釈することは難しいという立場を取る。 ## 出典 - [[@2026__Zenn__MLエンジニアのための本質から理解するLLM推論]]