ToolNavs 便利なAIツールを発見
ツール投稿 ログイン

LLM 推論最適化

要求の並べ方を変えるだけで、同じ GPU の処理量は数倍変わります。連続バッチ処理、投機的デコード、KV キャッシュ、コンテキストキャッシュがそれぞれどの段階の負荷を減らすのか、カーネルライブラリやスパース構造でどこまで詰められるのかを整理します。

連続バッチ処理は単位を生成一步に縮め、投機的デコードは小さなモデルの下書きを大きなモデルがまとめて検証します。KV キャッシュは注意状態を再利用し、コンテキストキャッシュは繰り返し送る長文の結果を保持します。MoE は少数の専門家だけを動かし、Kimi Linear は百万コンテキストの KV キャッシュを約 75% 削ります。効果は用途次第で、コードは長い下書きに向き、自由な創作はそうでもありません。
LM Studio:デスクトップアプリでローカルLLMを動かす、メモリ・量子化・選定の3つのコスト

LM Studio:デスクトップアプリでローカルLLMを動かす、メモリ・量子化・選定の3つのコスト

LM Studio は Element Labs が開発したデスクトップアプリで、やることは明快です。大規模言語モデルを1つのアプリに詰め込み、自分のPCでオフラインでチャットできるようにする。アプリを開き、内蔵のモデルブラウザでオープンソースのモデルを選んでダウンロードし、クリックで読み込めば会話...

Admin
138
OpenRouter がエージェント向けモデル選定の 3 ステップ手法を公開:まず品質ラインを定め、超える最安モデルを選ぶ

OpenRouter がエージェント向けモデル選定の 3 ステップ手法を公開:まず品質ラインを定め、超える最安モデルを選ぶ

2026年10月1日、OpenRouterは公式ブログで、エージェント向けタスクのモデル選定のための3ステップ手法を公開しました。出発点は直感に反する主張です。リーダーボードの順位で選ぶと、必要のない順位のためにフロンティア級の価格を払うことになります。正しい問いは「どのモデルが一番点数が高いか」で...

Admin
99
Databricks、新モデルのリリース当日に1万2000人の全従業員が試用、3日後にデータで採否を判断

Databricks、新モデルのリリース当日に1万2000人の全従業員が試用、3日後にデータで採否を判断

Databricks は「新モデルのリリース」を3日で結論を出すパイプラインに仕立て上げた。リリース当日に1万2000人の全従業員が利用でき、3日後に実測データで採用か廃止かを決める。この社内プロセスを Databricks は 2026 年 9 月 28 日の公式ブログで公開した。狙いは、AI に...

Admin
96
オープンウェイトモデルの言及が前年比6倍に:米企業の決算説明会でAIコストが話題に、AT&TはAIタスクの70%をオープンモデルに移行へ

オープンウェイトモデルの言及が前年比6倍に:米企業の決算説明会でAIコストが話題に、AT&TはAIタスクの70%をオープンモデルに移行へ

オープンウェイトモデルは、エンジニアの技術選択肢から、企業の決算説明会の定番ワードになりつつある。9月28日の動察 Beating AI 快訊が伝えたフィナンシャル・タイムズの調査によると、データ会社 AlphaSense の統計では、今年8月と9月に米国企業が決算説明会や投資家向け会合でオープンウ...

Admin
108