SoftwareEngineering (238) — 2/2


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#Article #Tutorial #NLP #LanguageModel #AIAgents #read-later #Selected Papers/Blogs #ContextEngineering #One-Line Notes Issue Date: 2025-10-04 Comment

元ポスト:

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AnthropicによるContextEngineeringに関するブログ。
ざーっとみた感じ基礎的な定義からなぜ重要なのか、retrievalの活用、longnhorizon taskでの活用、compaction(summarization)など、幅広いトピックが網羅されているように見える。

最新サーベイはこちら
- [Paper Note] A Survey of Context Engineering for Large Language Models, Lingrui Mei+, arXiv'25

所見:

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#Article #Dataset #AIAgents #Evaluation #Repository #Coding #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-04 Comment

元ポスト:

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実際に存在するIssueにタグ付けすることで、リアルタイムに複数LLMによってPRを作成（API callはOpenHandswが負担する）し、ユーザは複数LLMの中で良いものを選択する、といったことができる模様？リーダーボードも将来的に公開するとのことなので、実際にユーザがどのモデルのoutputを選んだかによって勝敗がつくので、それに基づいてランキング付けをするのだろうと推測。興味深い。




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#Article #Tutorial #Metrics #NLP #LanguageModel #LLMServing #MoE(Mixture-of-Experts) #Selected Papers/Blogs #Parallelism #Inference #Batch Issue Date: 2025-07-21 Comment

```
メモリ (GB) = P × (Q ÷ 8) × (1 + オーバーヘッド)

- P：パラメータ数（単位は10億）
- Q：ビット精度（例：16、32）、8で割ることでビットをバイトに変換
- オーバーヘッド（％）：推論中の追加メモリまたは一時的な使用量（例：KVキャッシュ、アクティベーションバッファ、オプティマイザの状態）
```

↑これ、忘れがちなのでメモ…

関連（量子化関連研究）:
- [Paper Note] AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration, Ji Lin+, MLSys'24
- SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models, Guangxuan Xiao+, ICML'23
- [Paper Note] GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers, Elias Frantar+, ICLR'23, 2022.10

すごいメモだ…勉強になります




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#Article #NLP #LanguageModel #Evaluation #Slide #Japanese #Selected Papers/Blogs #Reading Reflections Issue Date: 2025-07-16 Comment

私の想像など遥かに超える、LLM開発における非常に困難な側面が記述されており、これをできるのはあまりにもすごいという感想を抱いた（小並感だけど本当にすごいと思う。すごいとしか言いようがない）




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#Article #NLP #LanguageModel #AIAgents #Blog #Coding #One-Line Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-05-18 Comment

OpenHandsのNeubig氏が、OpenAIのブログポスト中で報告されているSWE-Bench Verifiedのスコアについて、言及している。OpenAIは23個サンプルについて(internal infrastructureで動作させられないため)除外しているので、その分スコアに下駄が履かれているようで、ブログ中のpassNのスコアを他のリーダーボードのスコアと比較する際には注意が必要っぽい。

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#Article #NLP #LanguageModel #python #LLMServing #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #Reference Collection Issue Date: 2025-02-12 Comment

- Open R1, HuggingFace, 2025.01

のUpdate2でMath Datasetの生成に利用されたLLM Servingフレームワーク。利用前と比較してスループットが2倍になったとのこと。

CPU, external storageを利用することでTTFTを改善するようになったようで、最大80%TTFTが削減されるとの記述がある。

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（原理的には元来可能だが計算効率の最適化に基づく誤差によって実装上の問題で実現できていなかった) Deterministic Inferenceをサポート:

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#Article #NLP #LanguageModel #Alignment #Supervised-FineTuning (SFT) #python #Blog #DPO #PostTraining #KeyPoint Notes Issue Date: 2025-01-25 Comment

元ポスト:

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- DPOの概要やRLHFと比較した利点
- ルールベース、あるいはLLM as a Judgeを用いたOn-policy preference pair（現在のSFTしたモデルの出力から生成したpreference data）の作り方とその利点（現在のモデルのoutput distributionを反映しているので学習が効率化される）
- 環境構築方法
- DPOTrainer/TRLParserの使い方/DPODatasetの作り方
- DPOのハイパーパラメータβの意味合い
- DPOではSFTと比べて10-100x小さい学習率を使う必要があること
- Evaluation Harnessを用いた評価方法
- TGIを用いたモデルのデプロイとテスト

などが丁寧なサンプルコードと注釈、reference付きで説明されている。




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#Article #MachineLearning #ML-LLM Ops #python #Blog #One-Line Notes Issue Date: 2024-08-27 Comment

pythonコードでコンポーネントや、パイプラインを関数の形で記述するだけで、MLのCI/CDパイプラインをVertexAI上に自動構築できる模様。非常にお手軽で、多くの設定ファイルなどは自動生成されるようなので、簡単に始めることができそう。

記事中では、多クラス分類器を学習するためのデータをBigQueryから取得、モデル訓練、デプロイ、推論エンドポイント生成、モニタリングなどを簡単なコードベースで実現できている。便利そうではある。
細かいチューニングも自動生成された設定ファイルをいじれば可能だと思われる。




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#Article #python #Coding #Slide #KeyPoint Notes Issue Date: 2023-10-17 Comment

- ライブラリ開発の際は、ライブラリのトップレベルのLoggerにNullHandlerを設定して、詳細設定を呼び出し側に委ねるのがお作法
- NullHandlerは何もせずに上位ハンドラに伝搬させるため
- ライブラリ側でやることは、タイミングとメッセージ内容のみ
- loggerを利用するか否かは、「書き捨てか否か」
- 書き捨て例: 内容のちょっとした確認やデバッグ、局所的な出力、プログラムとログのライフタイムが短い
参考になる

propagateの仕組みや、構成要素、Loggerの恩恵はすべてのpythonモジュールがロギングに参加できること、モジュール名で基本的にはgetLoggerすることなど、勉強になった




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#Article #Tools #Infrastructure #ML-LLM Ops #Blog #Repository #API Issue Date: 2022-12-01 Comment

FlaskAPIを（Flaskでなくても良い）Google Cloud Run上で、TerraFormで定義したインフラ環境でデプロイするためのリポジトリ

0. リポジトリをclone
1. Flaskアプリ作成
2. FlaskアプリをDocker化
3. TerraFormのStateを保存するためのCloudStorage作成
4. TerraFormのコード作成
5. GitHub Actionでデプロイ（CI/CD）

5によってmainブランチに対するプルリクが本番環境にデプロイされる。

Cloud Runについて
https://dev.classmethod.jp/articles/gc-cloud-run/




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#Article #Tutorial #Blog #Coding #One-Line Notes Issue Date: 2021-11-25 Comment

オブジェクト指向の歴史的背景から、SOLID、GRASP等が詳細に解説されている。辞書的に参照するのが良いかも。