LLM の履歴(No.19)

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• LLM へ行く。
  • 1 (2026-09-06 (日) 11:01:47)
  • 2 (2026-09-06 (日) 11:05:05)
  • 3 (2026-09-06 (日) 20:08:00)
  • 4 (2026-09-07 (月) 12:54:07)
  • 5 (2026-09-22 (火) 12:05:42)
  • 6 (2026-09-23 (水) 11:45:00)
  • 7 (2026-09-28 (月) 07:59:44)
  • 8 (2026-09-29 (火) 18:22:39)
  • 9 (2026-09-29 (火) 21:22:44)
  • 10 (2026-09-30 (水) 23:03:03)
  • 11 (2026-10-14 (水) 09:59:40)
  • 12 (2026-10-16 (金) 07:46:29)
  • 13 (2026-10-16 (金) 21:04:51)
  • 14 (2026-10-18 (日) 14:15:22)
  • 15 (2026-10-20 (火) 19:56:20)
  • 16 (2026-10-21 (水) 06:56:33)
  • 17 (2026-10-25 (日) 08:38:50)
  • 18 (2026-11-03 (火) 17:45:53)
  • 19 (2026-11-05 (木) 08:21:39)

Instruction Tuning

• Survey
  

Qwen

• Qwen3
  
• Qwen/Qwen3.6-35B-A3B
  
• Qwen3.8-Flash-Next
  

LLM-jp

• Official
  
• Github
  
• LLM-jp Corpus v4

Nemotron

LLMを利用した生成AIの性能向上

• パラメータの学習
• 推論時の工夫
  • コンテキストの設計
  • 生成手続きの設計

文脈内学習（In-Context Learning、ICL）

• A Survey on In-context Learning
  
• Fewshot
  

Fine Tuning

• LoRA（Low Rank Adaptation）
• QLoRA（Quantized Low Rank Adaptation）

推論エンジン

• llama.cpp
• Ollama
• Strata:Qwen3.8-Flash-Nextを12GB級のGPUで動かすことに特化？

Evaluation method

• logit lens

作りながら学ぶLLM入門
Ollamaで体験する国産LLM入門
AI Agents for Beginners
Effective context engineering for AI agents
Building effective agents
Function calling

AI Tips