#Embedding

6件の記事

LLM埋め込み空間×セマンティック通信 6G時代の通信処理技術を整理する

セマンティック通信がLLM埋め込み空間を活用して無線通信の常識を変えます。従来のビット伝送から「意味」の伝送へパラダイムシフトし、Generative SemComで99.98%の通信削減、Cache-to-Cache方式で2.5倍高速化を実現。DeepSCから最新アプローチまで、具体的な実装コード付きで技術進化を追跡できます。

#セマンティック通信 #LLM #6G

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Qiita3月27日· 1分で読める中級🔥 注目

RAGの精度が上がらない本当の理由と、リランキングで解決する方法

RAGの精度が上がらない理由は、ベクトル検索だけでは「意味は近いが文脈は違う」情報も高スコアになってしまうからです。Bi-Encoderの構造的限界を補うため、BM25とEmbeddingを組み合わせたハイブリッド検索とRRF（順位ベース統合）、さらにリランキングで改善する実装を紹介しています。実務でのRAG精度向上に即活かせる手法です。

#RAG #ハイブリッド検索 #RRF

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Qiita3月26日· 2分で読める中級🔥 注目

ノイマン型以前の言語学がLLMに与えた「思想の設計図」を読み解く

ソシュールの「差異の理論」やファースの「分布仮説」といった20世紀の言語学の思想が、LLMの設計にどう反映されているかを読み解きます。Embeddingは相対的な距離関係で意味を体現し、Self-Attentionは文脈依存性を計算し、次トークン予測の最適化から意味が副産物として出現します。チョムスキーとハリスの統計的アプローチをめぐる対立に、LLMが実装レベルで「決着をつけた」視点が秀逸です。

#LLM #言語学 #Embedding

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Qiita3月22日· 2分で読める上級🔥 注目

「RAGの精度が出ない」を解決する — ドメイン特化型Embeddingモデルを1日でファインチューニングする実践ガイド【2026年春版】

RAGの精度が出ない根本原因は、汎用Embeddingモデルがドメイン特有のニュアンスを捉えられていないことです。NVIDIAとHugging Faceの最新レシピなら、LLMが自動生成した訓練データを使い、1台のGPUで1日以内にドメイン特化型Embeddingを作成できます。手動ラベリング不要で、医療・製造・法律など専門領域のRAG精度を劇的に改善する実装方法を解説しています。

#RAG #Embedding #ファインチューニング

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Zenn3月14日· 1分で読める中級🔥 注目

Ollama × ローカルLLMに「記憶」を持たせる — Mem0の落とし穴と自前メモリ実装"

OllamaのローカルLLMに記憶機能を実装する際、Mem0ライブラリは次元数不一致とLLMの多重呼び出しによる性能低下という深刻な問題に直面します。本記事は、その落とし穴を明かしながら、ChromaDB + ノミック埋め込みモデルを用いた軽量な自前メモリ実装へのシフトを記録しており、ローカルLLM環境での実用的なメモリシステム構築の指針を提供します。

#Ollama #ローカルLLM #RAG

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Qiita3月12日· 2分で読める中級🔥 注目

Gemini Embedding 2入門 — テキスト・画像・動画を単一ベクトル空間で扱うAPIガイド

Google がリリースした Gemini Embedding 2 は、テキスト・画像・動画・音声・PDF を単一ベクトル空間に統一できるネイティブマルチモーダル埋め込みモデルです。従来は画像をテキストに変換してから埋め込みしていましたが、中間ステップを排除することで最大70%のレイテンシ削減を実現。3,072次元出力、MRL による次元調整、8種類のタスクタイプ指定に対応し、Python実装例と RAG応用パターンを具体的に解説しています。

#Gemini #マルチモーダル #RAG

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