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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。
Chain-of-Thoughtとは?AIに先に考えさせてから答えさせる技術

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Chain-of-Thought(思考の連鎖、略してCoT)はプロンプト技術の一つで、モデルにいきなり答えを出させるのではなく、先に中間の推論ステップを書き出させ、最後に結論を出させる手法です。数学の問題では、答えの数字を直接出すのではなく、「未知数を置く→方程式を立てる→解く」という過程を先に書き...

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コンテキストウィンドウは大きければいいわけではない:1Mトークンの裏にある注意機構のコストと3つの誤解

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コンテキストウィンドウとは、モデルが一度に「見る」ことができるトークン総量の上限です。プロンプト、会話履歴、検索で取得した資料、そしてモデル自身がすでに出力した返答まで、すべてが順番に一つの系列に並べられます。ウィンドウの大きさが決めるのはモデルの「作業台」の広さであり、賢さではありません。1Mトー...

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Temperature パラメータとは?温度を上げると AI は創造的になるのか

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Temperature パラメータは、大規模言語モデルの出力のランダム性を制御するサンプリングパラメータで、多くの AI チャット製品の詳細設定や API パラメータの中に隠れている。普段は直接目にしないが、モデルの回答が堅実で収束的になるか、自由で奔放になるかを決めている。 要点は一言で言える。モ...

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vLLMに無歪みテキスト透かし機能搭載:モデル出力の来歴追跡が可能に、速度への影響はほぼゼロ

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2026 年 9 月 24 日の公式ブログで、vLLM は推論エンジンに Gumbel-max ベースのテキスト透かし機能が正式に搭載されたことを発表した。目的は明確だ:モデルが生成したテキストの出所を追跡可能にすること。しかも透かしを入れてもモデルの出力分布は変わらず、推論速度も落とさない。公式の...

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