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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 3516 件
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Vision LLM の学習法 — 入力と出力をどう教えるか ♪ 聞けます
ビジョン言語モデルは整列事前学習からインストラクションファインチューニングまで段階的に学習されます。ビジョンエンコーダの凍結戦略、データ構成、入力フォーマットと出力形式、損失計算まで、何をどう教えるかを学習パイプラインの観点で整理します。
2026-06-26 · 32 分で読めます #mlops#vision-language-model#multimodal#training#instruction-tuningLLM推論サービング2026 — vLLM、SGLang、TensorRT-LLMの比較
2026年のLLM推論サービングを一目で整理します。prefillとdecodeの性質の違い、continuous batching、paged KVキャッシュといった核心原理から、vLLM、SGLang、TensorRT-LLMの強み弱みの比較と選択ガイド、実際のデプロイ設定まで、開発者の視点で扱います。
2026-06-26 · 26 分で読めます #llm-serving#vllm#sglang#tensorrt-llm#inferenceマルチモーダルLLMのサービング — 画像入力が生む新たな課題
テキスト専用LLMサービングとの違いから、ビジョンエンコーダの追加段階、可変のビジュアルトークン数、プリフィルコストの急増、マルチモーダルKVキャッシュとバッチングの難しさ、遅延分解とスループット最適化、コストと運用の落とし穴まで、マルチモーダルLLMサービングの実務を整理します。
2026-06-26 · 24 分で読めます #mlops#multimodal#llm-serving#vllm#kv-cache推論を速く — Speculative Decodingとスループット最適化
LLMのdecodeが遅い根本的な理由から、speculative decodingで速度を引き上げる原理、MedusaやEAGLEのような変種、chunked prefillとprefill/decodeの分離、遅延とスループットのトレードオフ、そしてTTFTやTPOTのような測定指標まで、推論高速化の核心を整理します。
2026-06-26 · 23 分で読めます #speculative-decoding#throughput#inference#mlops#latencyVision LLM アーキテクチャ — 画像が言語になるまで ♪ 聞けます
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-formerKVキャッシュとPagedAttention — 推論メモリのすべて
LLM推論でメモリを最も消費する張本人であるKVキャッシュを深く掘り下げます。KVキャッシュとは何か、なぜメモリを消費するのか、メモリの計算と断片化の問題、PagedAttentionのブロック管理、prefix共有とKV量子化まで、開発者の視点で整理します。
2026-06-26 · 21 分で読めます #kv-cache#paged-attention#inference#gpu-memory#quantizationTransformer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#mqaマルチモーダルAIの学習法 — 複数の感覚を一つのモデルへ
画像・テキスト・音声・動画を一つのモデルで扱うマルチモーダルAIの学習原理を整理します。モダリティの整列と対照学習、融合方式、共有埋め込み空間、事前学習と微調整、データと評価、そしてハルシネーションなどの限界まで、学習パイプラインをコードとともに見ていきます。
2026-06-26 · 30 分で読めます #ai-papers#multimodal#clip#vision-language#contrastive-learningRustのマクロ：宣言的 vs 手続き的（derive）
Rustのマクロはコンパイル時にコードを生成するメタプログラミングの道具です。パターンベースの宣言的マクロ（macrorules!）と、コードをトークンストリームとして受け取り操作する手続き的マクロ（derive・attribute・function-like）を区別して説明します。serdeの[derive(Serialize)]が実際に何をするのか、synとquoteでTokenStreamを扱う流れ、そしてマクロを使うべきでないと
2026-06-26 · 17 分で読めます #rust#macros#metaprogrammingすぐにマージされるPRとコミットメッセージ
レビューが早く終わり、早くマージされるPRには共通点があります。小さく目的が一つのPR、Conventional Commits、「何を」ではなく「なぜ」を込めたコミット本文、自分で行うセルフレビュー、コンテキスト・変更・テストを含むPR説明、レビュアーへの共感、そしてスタックPRまで。レビュアーの時間を節約することが、自分のPRを早く通す一番の近道です。
2026-06-26 · 16 分で読めます #git#code-review#collaborationOCR を超えて — OCR-free な文書理解と統合モデル ♪ 聞けます
従来の OCR パイプラインは検出・認識・レイアウトを段階に分けますが誤差が累積します。Donut 系と VLM ベースの OCR-free 文書理解、高解像度と表処理、統合モデルへの流れまで、文書 AI の転換を整理します。
2026-06-26 · 38 分で読めます #ai-papers#ocr-free#document-understanding#multimodal#donutコードレビューの対話術：摩擦のないフィードバック
コードレビューは欠陥を見つける技術的な作業であると同時に、人と人との対話です。本記事では、人ではなくコードに向けて批評をフレーミングすること、nit と blocker を区別する Conventional Comments、命令ではなく質問すること、小さな PR が実質的にレビューされ大きな PR が形だけで承認される理由、良いコードを称賛すること、作成者としてフィードバックを上手に受け取ること、そしてレビュアーと作成者が分担する双方
2026-06-26 · 29 分で読めます #code-review#communication#engineeringHTTP QUERY メソッド — RESTの長年のジレンマを解く新しい動詞
GETはリクエストボディを送れず、POSTは検索には意味論が合いません。この長年のジレンマを解くHTTP QUERYメソッドについて、その動機と意味論、そして実務での適用方法を深く掘り下げます。
2026-06-25 · 24 分で読めます #http#query-method#rest#api-design#rfcDNS を深く見る — 無料化が明らかにした名前解決の世界 ♪ 聞けます
DNS が再び話題です。再帰と権威、キャッシュと TTL、Anycast によるグローバル分散、DNSSEC、DoH/DoT まで、名前解決の全過程を深く見ていきます。無料 DNS ホスティングが当たり前になった 2026 年に知っておくべき運用上の落とし穴も整理します。
2026-06-25 · 43 分で読めます #network#dns#anycast#dnssec#dohAI でバグを狩る — 自動化されたセキュリティ研究の時代 ♪ 聞けます
AI が API を大量に自動探査して脆弱性を発掘する事例が増えています。ファジング、差分分析、LLM 補助トリアージの仕組みから、攻撃者も AI を使う非対称性、防御側への含意、そして倫理と責任ある開示まで、自動化されたセキュリティ研究の現在を深く見ていきます。
2026-06-25 · 39 分で読めます #devops#security#ai#bug-bounty#fuzzingAIコードレビューツールの台頭 — 何を任せ、何を人間が見るか
AIコードレビューツールが急速に広がっています。AIがうまく捕まえる欠陥と、人間が必ず見るべき領域を分け、CI統合や導入チェックリスト、そして批判的な視点までまとめます。
2026-06-25 · 27 分で読めます #devops#code-review#ai-tools#developer-experience#ci-cd技術的な背伸びとスコープ — カーマックの回顧から学ぶこと ♪ 聞けます
ジョン・カーマックが公開したQuake開発の回顧を手がかりに、初期ゲーム開発の技術的野心と組織運営の問題を一般的な教訓として解きほぐします。安定した基盤を選ぶ価値、スコープ管理と技術的負債、野心と現実のバランス、小さなチームの意思決定を整理します。
2026-06-25 · 50 分で読めます #culture#engineering#scope#technical-debt#team理解する喜び — LLM時代でも深く理解すべき理由 ♪ 聞けます
検索とLLMは速い答えをくれますが、深い理解は制御と所有権をくれます。抽象の向こうを見ることの価値、ツールに引きずられない態度、デバッグと障害で表れる理解の差、学習としての理解、そしていつ抽象に頼ってよいかのバランスを整理します。
2026-06-25 · 47 分で読めます #culture#learning#craftsmanship#understanding#engineering