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• LLM論文キュレーション 2024-2026 - Llama・DeepSeek・Qwen・Mistral・Phi・RLHF・DPO・CoT・RAG・FlashAttention・vLLM 詳細ガイド

  LLMを構築し運用するエンジニアのための2024-2026必読論文30+本キュレーション。基盤モデル(Llama 3/4、DeepSeek-V3/R1、Qwen3、Mistral、Phi-4、Gemma 3)、学習革新(MoE、MLA、GQA)、ポストトレーニング(RLHF、DPO、ORPO、KTO)、推論(CoT、ToT、GRPO)、エージェント(ReAct、SWE-Agent)、検索(RAG、GraphRAG、ColBERT)、効率

  2026-05-16 · 25 分で読めます #llm#papers#llama#deepseek#qwen

• LLMファインチューニングフレームワーク2026 — Axolotl / Unsloth / LLaMA-Factory / TRL / PEFT / TorchTune 徹底ガイド

  2026年のLLMファインチューニング生態系を一気に整理する。Axolotl・Unsloth・LLaMA-Factory・TRL・PEFT・TorchTuneといったオープンソースフレームワークから、LLM Foundry(MosaicML、Databricksが買収)、Modal・Together・OpenAI・Anthropic・Cohereのクラウドファインチューニング API まで。QLoRA・FSDP・DeepSpeed Ze

  2026-05-16 · 37 分で読めます #llm#finetuning#axolotl#unsloth#llama-factory

• LLMファインチューニング2026 完全ガイド - LoRA · QLoRA · DoRA · GaLore · Unsloth · Axolotl · TRL · PEFT · MLX-LM 深層解析

  2026年のLLMファインチューニング生態系は、LoRAというシンプルなアダプターから出発して、QLoRAの4ビット、DoRAの分解、GaLoreの勾配射影まで、五年の間に巨大な枝を広げた。Hugging FaceのPEFT 0.14とTRL 0.13が標準インターフェースを固め、Unslothが2倍の高速学習でシングルGPU市場を揺るがし、AxolotlとLLaMA-FactoryがYAMLでファインチューニングを民主化した。Appl

  2026-05-16 · 36 分で読めます #llm-fine-tuning#lora#qlora#dora#galore

• AI 安全 & アライメント 2026 完全ガイド - Constitutional AI · RLHF · DPO · GRPO · Mechanistic Interpretability · AISI Evals · Red Team 徹底解説

  2026年のAI安全とアライメントの全体地形を一気に整理する。outer/inner アライメントや mesa-optimization といった概念的基盤から、RLHF・DPO・GRPO・Constitutional AI に至る学習時アライメント手法、Anthropic RSP や OpenAI Preparedness Framework、Google DeepMind Frontier Safety Framework といった

  2026-05-16 · 30 分で読めます #ai-safety#ai-alignment#constitutional-ai#rlhf#dpo

• AI Engineering 実戦 — LLM API・RAG・Agent・LoRA/DPO・Vector DB・評価・Observability・Prompt Injection (2025)

  本番LLM API呼び出しの本当の難しさ、RAGが単純検索ではない理由、Agentパターン (ReAct・Plan-Execute・ReWOO)、Fine-tuning (LoRA・QLoRA・DPO) をいつやり、いつやらないか、Vector DB決定マトリクス、LLM評価が根本的に難しい理由、コスト最適化、そしてPrompt Injection防御まで。デモではなく、本番AIアプリを出荷する方法。

  2026-04-15 · 9 分で読めます #ai-engineering#llm#rag#ai-agent#lora

• LLMファインチューニング完全ガイド：LoRA、QLoRA、RLHF、DPOをマスターする

  LLMファインチューニングのすべての手法を網羅した完全ガイド。フルファインチューニングからLoRA、QLoRA、RLHF、DPO、インストラクションチューニングまで、HuggingFace PEFTと実践的なサンプルを使ってすべてをマスターする。

  2026-03-17 · 30 分で読めます #llm#fine-tuning#lora#qlora#rlhf

• 強化学習完全ガイド: DQN・PPOからRLHF・DPOによるLLMアライメントまで

  MDPの基礎からDQN・PPO・SAC・RLHF・DPOまで。LLMアライメントに使われる強化学習技法をPyTorchとStable-Baselines3のコードとともに完全解説します。

  2026-03-17 · 20 分で読めます #強化学習#ppo#dqn#rlhf#dpo

• RLHFからDPOまで：LLMアライメント技術の論文深層分析

  LLMアライメント技術の主要論文を深層分析します。InstructGPTのRLHFパイプライン、AnthropicのConstitutional AI、DPOの数学的基盤、PPO学習の安定性、そしてKTO/IPO/ORPOなど最新手法まで体系的に比較し、実務適用方法を整理します。

  2026-03-13 · 19 分で読めます #ai-papers#rlhf#dpo#alignment#ppo

• DPO（Direct Preference Optimization）論文深掘り分析 — RLHFなしでLLMをアラインメントする

  DPOの数学的原理から実装、RLHFとの比較、IPO/KTO/ORPO変形まで — LLM選好最適化の核心を実務観点から深掘り分析します。

  2026-03-09 · 30 分で読めます #ai-papers#dpo#rlhf#llm-alignment#preference-optimization

• DPOからKTOまで：人間フィードバックアラインメント技法の最新論文レビューと実践実装

  RLHFの限界を克服したDPO、IPO、KTOなど最新の人間フィードバックアラインメント技法の論文レビューとTRLベースの実践実装ガイド。アルゴリズム比較、ハイパーパラメータチューニング、失敗事例まで。

  2026-03-05 · 33 分で読めます #ai-papers#dpo#kto#alignment#2026-03