LLM 推論におけるチャットテンプレートの整合性と実装上の注意点
大規模言語モデル（LLM）を実用環境に導入する際、モデルの推論結果が想定と異なる挙動を示すケースの多くは、チャットテンプレート（chat template）の不一致に起因します。これは、モデルの学習時・微調整時に用いられたトークン化形式と、推論時に実際に与えられるプロンプト構造が食い違っているために発生します。
典型的な障害事例と対応
コード補完ツールでの ...
6月21日 23:23 投稿
生成AIモデルの評価と改善：実践的アプローチ
生成AIモデルの出力品質に悩んでいませんか？テキスト、画像、コードといった非構造化データの評価は、従来の分類精度や回帰誤差のような単純な指標では捉えきれません。本記事では、体系的で実用的な評価・改善フレームワークを提供します。ここでは、定性的・定量的な評価手法、Weights & Biases（W&B）のようなプロ仕様のツール、実験の可視化と追跡、そして反復的 ...
6月19日 16:59 投稿
スクラッチで学ぶAIエージェント：ReActパターンとツール利用の実装
LLMの限界とエージェントの役割
大規模言語モデル（LLM）はテキスト生成において卓越した能力を発揮しますが、ファイルシステムへのアクセスや外部APIの実行といった実世界への干渉はできません。例えば、「test.txtの中身を教えて」という指示に対し、純粋なLLMは「ファイルへのアクセス権限がありません」と応答するか、架空の内容を生成してしまう可能性があります。
こ ...
6月17日 20:16 投稿
Semantic Kernel開発における一般的な問題と解決策
Semantic Kernel開発における一般的な問題と解決策
Semantic Kernel（SKと略称）は、マイクロソフトが開発したオープンソースのSDKで、GPTのような大規模言語モデル（LLM）との統合を簡素化し、AI駆動アプリケーションの構築を支援します。プラグイン開発やセマンティック関数呼び出しなどの機能をサポートしています。開発過程では、開発者が頻繁に遭遇するいくつかの問題 ...
6月16日 16:07 投稿
Scrapegraph-aiを活用したAIドキュメント分析パイプラインの実装ガイド
大量の非構造化データが含まれるPDF、Word、Webページなどのドキュメント処理において、手動での情報抽出は非効率であり、ヒューマンエラーのリスクを伴います。Scrapegraph-aiを導入することで、大規模言語モデル（LLM）を活用した意味理解に基づく自動解析パイプラインを構築し、情報抽出の精度と速度を飛躍的に向上させることが可能です。
インテリジェントなドキュメ ...
6月15日 22:59 投稿
KubernetesネイティブのAI推論オペレーターKubeAIによる運用実践
1. 背景と目的：なぜKubernetes上でAI推論を管理する必要があるのか
大規模言語モデル（LLM）や音声認識モデルを本番環境にデプロイする際、多くのエンジニアが直面する課題があります。開発環境では正常に動作していたモデルが、Kubernetesクラスターに移行すると、GPUリソースの割当不均衡、モデル起動遅延、リクエストキューの肥大化、スケーリングの非効率性といった問 ...
6月9日 20:38 投稿
QwenVLおよびKimiVLなどのマルチモーダルアルゴリズムの原理
マルチモーダル大規模言語モデルの一般的なフレームワークと、各モジュールにおける実装方法について解説します。画像や動画などの視覚情報は、ViT (Vision Transformer) や CLIP などの異なるビジョンエンコーダーでエンコードされ、テキスト情報はエンコーダーでエンコードされます。その後、視覚モーダル情報はマッピング層 (Q-Former や MLP など) を通して次元が揃え ...
6月9日 18:57 投稿
LangChain RAG実装におけるデータ読み込みとチャンク分割の要点
1. 外部データの取得とRAGの役割
LLMの学習データに含まれない独自の外部知識を活用するためには、検索拡張生成（RAG）が不可欠です。RAGのプロセスでは、外部から情報を取得し、それをプロンプトに組み込んで回答生成を行います。この仕組みの中核をなすのがドキュメントの読み込みと分割処理です。
2. Document Loadersによるデータ取り込み
LangChainは、 ...
6月6日 21:22 投稿
Quivrにおけるパフォーマンスとリソース効率の最適化：タイムアウト設定の戦略的アプローチ
分散システムや大規模なデータ処理基盤において、タイムアウト設定は単なるエラーハンドリングではなく、システム全体の健全性を維持するための重要な制御メカニズムです。本記事では、Quivr環境における多層的なタイムアウト構成について技術的に解説し、計算リソースの保護とユーザー体験（UX）の向上を両立させるための実装ガイドラインを提示します。
タイムアウト設 ...
6月4日 23:03 投稿
大規模言語モデルの仕組みと学習プロセス
大規模言語モデル（LLM）は、自然言語を理解・生成する能力を持つAIシステムであり、その動作原理は主に三つの段階から成り立っている：事前学習（Pretraining）、微調整（Fine-tuning）、および人間からのフィードバックに基づく強化学習（RLHF）。
文書補完モデル vs 対話型モデル
基本的なLLMは「文書補完器」として機能する。例えば、入力が「A banana is」であれば、 ...
5月28日 07:43 投稿