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#LLM#AI駆動開発#RAG#技術・実装#検索精度#embedding#BM25#実装ノウハウ#ファインチューニング#事後学習
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Qiita4月7日· 2分で読める中級🔥 注目

RAGの検索精度を3軸で測ったら最適解が条件で全く変わった

RAGの実装で「BGE-M3が安定」「ベクトル検索で十分」というよくある推奨は、実は条件次第で全く変わります。日本語テクニカル記事1,500チャンクで実測したら、E5-smallがBGE-M3より9倍速く品質も同等、BM25は形態素解析を入れるだけでスコアが63%改善。最大の発見は「日本語トークナイザの問題が全ての元凶」だったことです。アルゴリズム選択より基盤の壊れた部分を直すことが重要という、実装者が直面する本当の課題が見えます。

#RAG#技術・実装#日本語LLM
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Qiita3月25日· 2分で読める上級🔥 注目

海外LLMを日本仕様に「再調整」する — Sakana AI Namazuの事後学習技術が開く新しい可能性

Sakana AIが発表した「Namazu」は、海外LLMを日本の文脈に適応させる事後学習技術です。DeepSeek・Llama・OpenAIのOSSモデルをベースに、ゼロから作り直さず「調整」で日本仕様化。独自データセットと学習率調整により、元の推論・コーディング能力を保ちながら日本の政治・歴史・外交への適切な回答を実現します。既存モデルの性能を損なわない文脈適応の実践的アプローチです。

#LLM#日本語LLM#ファインチューニング
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Qiita3月21日· 2分で読める中級🔥 注目

Nemotron 9B日本語をローカルで動かす — Mamba SSM・Thinkingモード対応

NVIDIAのNemotron 9B日本語モデルをローカル環境で動かす実装ガイドです。Mamba SSMアーキテクチャにより、Transformerの二乗計算量を線形化し長文処理を効率化。Thinkingモード対応で推論過程を明示化できます。uv・Docker不要な環境構築手順、bfloat16での推論コード、RTX 5090での実装検証まで、すぐに試せる具体例が充実しています。

#LLM#モデル・基盤#AI駆動開発
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