Tag: #llm

2026

18 posts

  1. 小さな言語モデルをゼロから学習する — nanoGPT 級を MPS で回し、PPL・速度・メモリを自分で測る

    #llm #transformer #python #open-source

  2. サンプリングは賭けだ — 1 回の正解 vs N 回の多数決、self-consistency で精度を買う代償を実測する

    #llm #transformer #python #evaluation

  3. KVキャッシュは記憶のコスト — 文脈が伸びるほど decode が重くなる理由を実測する

    #llm #transformer #python #open-source

  4. Sonnet 5 と Opus 4.8 を Claude Code で実測比較——コスト差1.67倍は本当に効くのか

    #llm #benchmark #cost-analysis #coding-agent

  5. Attention は過去を読み直している — Q/K/V と O(T²) の壁を最小実装で覗く

    #llm #transformer #python #open-source

  6. LLM はトークンを1つずつ予測している — 自己回帰ループを手元で覗く

    #llm #transformer #python #open-source

  7. MLX vs ollama を M5 Pro で実測：Mac のローカル LLM、どっちのランタイムが速いか

    #llm #benchmark #open-source #qwen #ollama

  8. コーディングLLMを M5 Pro 48GB で実測：「動く」と「使える」を分けるのは context の壁だった

    #llm #benchmark #open-source #qwen

  9. DiffusionGemma を M5 Pro で実測：拡散LLMの「4倍速」は Apple Silicon で消える

    #ai #llm #benchmark #open-source #google

  10. RAG を作る前に読む地図 — 用語が「どこで牙を剥くか」を先に押さえる

    #rag #llm #ollama

  11. 本番運用 — Logging Safety / Drift / Cost / Rollback で RAG を運用する

    #rag #llm #production #python

  12. 評価 (クライマックス) — RAGAs 4 指標で Part 1-3 の改善を客観評価する

    #rag #llm #evaluation #ollama #python

  13. Generation を引用付きで書く — Anthropic Citations API と cross-encoder reranker

    #rag #llm #anthropic #ollama

  14. Retrieval を真面目に — chunking と hybrid search で recall を数値改善する

    #rag #llm #ollama #python

  15. 素朴な RAG の限界 — 100 行で動くけど「使える」とは言えない理由

    #rag #llm #ollama #python

  16. プロンプトは「手順書」から「契約書」へ：GPT-3.5からGPT-5.5までの公式ガイド変遷と移行実践

    #ai #llm #prompt-engineering #gpt-5

  17. Qwen3.6-27B がアツい：27B dense でClaude 4.5 Opus に肉薄したオープンウェイトの転換点

    #ai #llm #qwen #open-source #benchmark

  18. 【GLM-4.7】Opus 4.5級の性能で激安？新星LLMの実力を徹底検証【モデル評価テンプレート付き】

    #llm #glm #claude #review
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