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。
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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。
AI研究・論文解説 GRPOとは？複数の回答を比較してLLMを学習させる仕組み
GRPOとは、同じ問題への複数回答を採点し、グループ内の相対評価でLLMを学習させる方法です。DeepSeekMath論文を基に計算例を図解。PPO・DPOとの違い、価値モデルと報酬モデルの役割、同点時の注意点を解説します。
AI研究・論文解説 GraphRAGとは？通常のRAGとの違いと文書全体を要約する仕組み
GraphRAGとは、資料の関係図と要約を使って回答する方法です。Microsoft原論文を基に、通常のRAGとの違い、コミュニティ要約、Global・Local Searchを図解。評価結果の読み方、コストと採用時の注意点も説明します。
AI開発・実装 uvをGitHub Actionsで使う方法｜uv.lockを使ったテスト環境の再現
uvをGitHub Actionsで使う設定例。uv.lockの管理、uv sync --lockedと--frozenの違い、pytest、Pythonとuvの固定、キャッシュを解説。lock更新漏れの失敗例もローカル検証で確認します。
AI開発・実装 Expo GoでQRコードを読んでも接続できないときの確認手順
Expo GoでQRコードを読んでも接続できないときの確認手順。起動対象、同じWi-Fi、localhost、iPhoneの権限、WSL、LANとTunnelを確認し、SDKやキャッシュの問題と切り分けます。
AI開発・実装 PyTorchのCUDA out of memory対処法｜GPUメモリ不足の原因を切り分ける
PyTorchのCUDA out of memoryを、エラー文の容量と失敗するタイミングから切り分けます。バッチサイズ1でも止まる場合、GPUの空き・allocated・reservedの違い、Tensorの参照保持、empty_cacheの限界と対策を整理します。
AI開発・実装 JupyterのModuleNotFoundError対処法｜ipykernel不足との切り分け
Jupyterでインストール済みなのにModuleNotFoundErrorが出る場合と、VS Codeでipykernelが必要と表示される場合を切り分け。対象Pythonの確認、導入先、カーネル選択・登録、再起動後の確認手順を解説します。
AI開発・実装 Ollamaのモデル保存先をDドライブへ移す方法｜既存モデルの移行と確認手順
Windows版Ollamaのモデル保存先をDドライブへ変更する手順を解説。OLLAMA_MODELSの設定、既存モデルのコピーと照合、再起動、旧データの整理、元に戻す方法をまとめます。
AI開発・実装 Expo GoとDevelopment Buildの違い｜切り替えが必要になる機能と判断基準
Expo GoとDevelopment Buildの違いを、通知・カメラ・SQLite・iOSウィジェットなどの機能別に比較。切り替え時期、ローカルとEAS Buildの選び方、導入手順、再ビルドが必要な変更を整理します。