AI開発・実装 LM StudioでPDFを読み込んで質問する方法｜回答の根拠と読み取り漏れを確認する
LM StudioへPDFを添付して質問する手順を解説。短い文書と長い文書の参照方法、回答と原文の照合、スキャンPDF・OCR・表の読み取りで確認したい点、読めないときの切り分けを紹介します。
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AI開発・実装 Ollamaで長文を入れると遅い・メモリ不足になる原因｜コンテキスト長と設定の見直し
Ollamaで長文や会話履歴を渡すと遅くなる・メモリ不足になる原因を整理。num_ctxと実入力の違い、KVキャッシュ、同時実行、APIの計測値を使い、条件を一つずつ変えて切り分ける手順を紹介します。
AI開発・実装 MacのOllamaモデルを外付けSSDへ移す方法｜保存先変更と再起動後の確認
MacのOllamaモデルを外付けSSDへ移す手順を解説。元データを残すコピー、OLLAMA_MODELSの設定、アプリとMacの再起動後の確認、モデルが見つからないときの切り分け、元に戻す方法を紹介します。
AI開発・実装 Codex Desktopでプロジェクトを追加・削除できないときの対処法【Windows + WSL】
Windows版Codex DesktopでProjectを追加・削除できなかった実例を紹介。WSL利用時のAbsolutePathBuf、EISDIRのログ確認、Windows Nativeへの切り替え、内部状態ファイルを調べる際の注意点を解説します。
AI・テクノロジー ローカルLLM用Macの外付けSSD選び｜モデル保存用に2TB・4TBはどう選ぶ？
ローカルLLM用Macのモデル保存先を増やすなら、外付けSSDは2TBか4TBか。保存容量の計算例、10GbpsとUSB4の違い、3構成の向く人と弱点、移行前の確認を解説します。
AI・テクノロジー ローカルLLM用MacBook Proは48GBか64GBか？M5 Pro・Maxの選び方
ローカルLLM用MacBook Proは48GBで足りる？64GBが必要な条件、メモリ容量と帯域幅の違いを解説。16インチM5 Pro・M5 Maxの48GBモデルを比較し、用途に合う構成を選びます。
AI技術・仕組み LLMは並列計算できるのに、なぜ1文字ずつ答える？PrefillとDecodeの違い
LLMは並列計算できるのに、なぜ答えを少しずつ生成するのか。PrefillとDecodeの違い、KVキャッシュを追加するタイミング、最初の応答までのTTFTと生成間隔を図解します。
AI研究・論文解説 DINOv2とは？正解ラベルなしで画像の特徴を学ぶ仕組み
DINOv2とは何かを原論文から解説。正解ラベルなしで学ぶ教師・生徒の仕組み、画像全体とパッチの特徴、DINOとの違い、分類・検索・深度推定への使い方を図解し、ラベル不要の範囲も整理します。
AI研究・論文解説 拡散言語モデルとは？LLaDA論文で理解する文章生成の仕組み
拡散言語モデルはどう文章を作る？LLaDA論文を基に、自己回帰型との違い、マスクを予測して一部を戻す生成過程、事前学習とSFTを図解。BERT・画像拡散との違いや、速度と品質の条件も解説します。
AI研究・論文解説 Self-RAGとは？検索するタイミングと回答の根拠を自己評価する仕組み
Self-RAGとは、必要なときに資料を検索し、関連性・回答の裏付け・有用性を自己評価するLLMの仕組みです。架空の図書館案内と図解で、通常のRAGとの違い、4種類の評価、学習方法、原論文の結果と限界を解説します。