Tag: #python

2026

9 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. 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

  5. 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

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

    #rag #llm #production #python

  7. 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

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

    #rag #llm #ollama #python

  9. 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
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