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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 208 件
LLM学習データ前処理の完全ガイド — Webクロールからトークンパッキングまで、最新論文とともに
よいモデルはよいデータから生まれ、よいデータは前処理パイプラインから生まれます。Webクロール収集 → 本文抽出 → 言語識別 → ヒューリスティック・分類器による品質フィルタリング → 厳密・近似(MinHash)重複除去 → PII・有害性処理 → ベンチマーク汚染除去 → トークナイズとシーケンスパッキングまで、事前学習データの全工程を段階ごとに解説します。あわせてSFTデータ整備の要点、datatrove・Dolma・NeMo
2026-07-09 · 13 分で読めます #ai#llm#data-engineering#preprocessing#trainingLLMキャッシングの原理 — プロンプトキャッシングとPrefix Cacheはなぜお金を節約できるのか
プロンプトの前半が同じだと、なぜコストが10分の1になるのでしょうか。答えはトランスフォーマー内部のKVキャッシュにあります。アテンションが因果的（causal）なので、前方トークンのKey/Valueベクトルは後ろに何が来ても変わらず、保存して再利用できるのです。prefillとdecodeの区別、KVキャッシュのメモリ計算、vLLM・SGLangのprefix cache実装、そしてAnthropic・OpenAIプロンプトキャッシ
2026-07-08 · 13 分で読めます #ai#llm#caching#inference#performance最新LLM量子化技術の総まとめ — GPTQ・AWQからFP8・MXFP4・KVキャッシュ量子化まで
量子化はモデルの数値をより少ないビットで表現し、メモリとコストを削る技術です。ビットを減らしても品質が持ちこたえる理由（外れ値とスケーリング）、GPTQとAWQのアプローチの違い、llama.cpp GGUFのk-quant、QLoRAのNF4、そして2026年の中心軸であるFP8とマイクロスケーリングFP4（MXFP4・NVFP4）、次のボトルネックであるKVキャッシュ量子化まで — W4A16のような表記の読み方とハードウェア・目的
2026-07-08 · 13 分で読めます #ai#llm#quantization#inference#optimizationAIモデル開発、最初から最後まで — データからデプロイまでの現実的なライフサイクル
モデル開発は事前学習からではなく、決定のはしごから始まります — プロンプトで足りるか、RAGで足りるか、ファインチューニングが必要か。評価セットをモデルより先に作るeval-firstの原則、データ品質と合成データの罠、スケーリング則と分散学習、LoRA・DPOへと続くファインチューニングのスペクトラム、量子化と連続バッチングによるサービング、そしてデプロイ後のデータフライホイールまで — AIモデル開発の全ライフサイクルを実務の順序
2026-07-07 · 15 分で読めます #ai#ml#llm#mlops#trainingLiteLLM 実践ガイド — 100以上の LLM を一つのインターフェースで
OpenAI、Anthropic、Gemini、Bedrock、OpenRouter、ローカルモデルまでを同一の OpenAI 形式で呼び出す LiteLLM の実践クイックスタート。インストールからストリーミング、Router、Proxy Server までを最短経路で整理する。
2026-07-06 · 14 分で読めます #litellm#llm#ai-gateway#python#openai-compatibleOpenRouter の使い方 — 一つの API で300以上の LLM を使う
OpenRouter 一つで60以上のプロバイダの300以上のモデルを OpenAI 互換の方式で呼び出す方法 — キー発行、最初の curl リクエスト、SDK ドロップイン、ルーティングとフォールバック、ストリーミングまで実務目線で整理する。
2026-07-06 · 12 分で読めます #openrouter#llm#ai-gateway#api#openai-compatibleオブザーバビリティ徹底解説：ログ・トレーシング・LLM監視
ログ・メトリクス・トレースという三本柱から、それらがtraceidでどう結びつくか、LokiとOpenSearchのログ戦略の違い、OpenTelemetryを中心とした分散トレーシング（Jaeger・Tempo）、そしてLangfuseに代表されるLLMオブザーバビリティまで。実務でスタックをどう組み、何を選ぶべきかを一つずつ対比して整理します。
2026-07-03 · 24 分で読めます #observability#opentelemetry#tracing#logging#llmAIエンジニアになる方法 完全ガイド2026 — LLM・RAG・エージェント・Evals・キャリアロードマップ
AIエンジニアになるための2026年完全ガイド。MLエンジニアとの違いから、LLM API、プロンプトエンジニアリング、RAG設計、エージェント構築、LoRAファインチューニング、vLLMサービング、Evals中心の開発、フレームワークとベクトルDBの選び方、コスト最適化、ポートフォリオ5選、日本・韓国・グローバルの採用市場と面接対策まで一気に整理します。
2026-07-02 · 44 分で読めます #ai-engineer#career#llm#rag#ai-agents位置エンコーディングの完全理解 — 正弦波からRoPEまで
なぜTransformerに位置情報が必要かから始め、sinusoidal、learned、相対位置エンコーディング、そしてRoPEとALiBiを段階的に説明します。長さの外挿とコンテキスト拡張(NTK, YaRN)、マルチモーダルのM-RoPEまでつなげ、よくある落とし穴を整理します。
2026-06-26 · 29 分で読めます #llm#positional-encoding#rope#alibi#long-contextVision LLM アーキテクチャ — 画像が言語になるまで
ビジョン言語モデルは画像をビジョンエンコーダで処理し、プロジェクタを通して LLM が読めるトークンへ変換します。パッチ埋め込みから任意解像度処理まで、画像が言語トークンになる全過程を構造的に見ていきます。
2026-06-26 · 36 分で読めます #llm#vision-language-model#multimodal#vit#qwen2-vlマルチモーダルのトークナイゼーションと融合 — 画像・音声をトークンへ
画像・音声・動画をどうトークンへ変え、テキストと一つの列へ編むのかを整理します。パッチおよびVQベースの画像トークン化、離散コーデックによる音声トークン化、フレームサンプリング、インターリービングと区切りトークン、トークン爆発と圧縮、コンテキストコストまで、マルチモーダルLLMの入力構成を深く扱います。
2026-06-26 · 26 分で読めます #llm#multimodal#tokenization#vision-language#q-formerTransformer構造の完全解剖 — AttentionからKV Cacheまで
Transformerのself-attention、マルチヘッド、位置エンコーディング、FFN、残差接続と正規化をゼロから分解して説明します。テンソルのshapeとパラメータ数の計算、causal mask、エンコーダ/デコーダ構造、そして推論時のKV cacheまでを一つの流れでつなげます。
2026-06-26 · 25 分で読めます #llm#transformer#attention#positional-encoding#kv-cacheアテンションの進化 — MQA、GQA、FlashAttention、そして長いコンテキスト
標準アテンションのメモリと演算コストを分析し、MQAとGQAがKV cacheをどう削減するか、FlashAttentionがIOをどう最適化するかを説明します。スライディングウィンドウや長コンテキスト手法を比較し、これらの選択がサービングメモリに与える影響までたどります。
2026-06-26 · 28 分で読めます #llm#attention#flashattention#gqa#mqaAIで投資リサーチをする — 賢く、しかし慎重に
AIツールで開示書類の要約、銘柄スクリーニング、翻訳といった投資リサーチを素早くこなす方法と、ハルシネーション、最新性の限界、出典検証、バックテストの注意点、データの偏りといった落とし穴を整理します。ツールはあくまで補助であり、責任は投資家自身にあるという観点から実践的なワークフローを提案します。
2026-06-18 · 30 分で読めます #finance#ai#investment-research#llm#due-diligenceオンデバイス・エッジAI — AIが機器の中に入ってくる
クラウドにとどまっていたAI推論が、スマートフォン・PC・組み込み機器の中へ移動しています。遅延・プライバシー・コストという三つの動因と、NPU・オンデバイスLLMの台頭、そして投資・産業の観点からの示唆とリスクをバランスよく整理します。
2026-06-18 · 32 分で読めます #ai#edge-ai#on-device#npu#llmLLMをゼロから作ってみる — スタンフォードCS336流の学習ロードマップ
スタンフォードのCS336（Language Modeling from Scratch）がHacker Newsの上位に登場し続け、ゼロからのLLM構築が再び話題になっています。トークナイザーからアテンション、分散学習、スケーリング則、アライメント、推論最適化までカリキュラム全体を解剖し、20週間の学習プランとミニプロジェクトのアイデアをまとめました。
2026-06-12 · 24 分で読めます #llm#transformer#cs336#deep-learning#tokenizerローカルLLM推論最適化 — 量子化からVRAM限界の突破まで
プライバシーとコスト、そしてビッグテック疲れの中でローカルLLMが再び盛り上がっています。VRAM中心のハードウェア選択、GGUFとAWQの量子化、llama.cppとvLLMとOllamaの比較、KV cacheのメモリ計算、VRAMをスワップとして使う逆転の発想ハックまで、ローカル推論最適化の全体地図を描きます。
2026-06-12 · 26 分で読めます #llm#inference#quantization#llama-cpp#vllmDiffusion LMの台頭 — 自己回帰の代替になり得るか
2026年6月、GoogleがDiffusionGemmaを公開し、テキスト拡散モデルがGeekNewsとHacker Newsを賑わせています。自己回帰生成の構造的限界、マスキングに基づくデノイジングの原理、ブロック単位の並列生成、4倍速いという主張の実態と品質トレードオフまで批判的に分析します。
2026-06-12 · 30 分で読めます #llm#diffusion#text-generation#gemma#inference職人とビルダー — LLMがキャリアを侵食するとき、開発者が立つべき場所
Stack OverflowブログのArtisans and buildersと、HNで話題になったLLMs are eroding my software engineering careerという二つの記事を軸に、AI時代の開発者アイデンティティの再定義を扱います。ビルダーの民主化と職人的価値の再評価、10年目ドメイン専門家の差別化戦略、四半期ごとの実践プランまで整理します。
2026-06-12 · 42 分で読めます #career#ai#engineering-culture#llm#senior-engineer模倣機械は発見できないのか — Rich Sutton の挑発と RL の反撃
強化学習の大御所 Rich Sutton が、教師あり学習ベースの生成 AI は模倣モデルであり新しい科学的発見には限界があると主張し、2026年6月のコミュニティを沸かせました。Bitter Lesson の文脈から彼の主張を解剖し、模倣学習と強化学習の本質的な違い、反論、そしてエージェント設計への実務的な教訓を整理します。
2026-06-12 · 41 分で読めます #ai#reinforcement-learning#llm#research#ai-agent