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# LLM

7 件の記事が見つかりました

Zenn・Qiitaで話題のローカルLLM運用。Ollama、vLLM、llama.cppの性能・コスト・セキュリティのトレードオフを実測データで徹底比較し、本番導入の判断基準を整理します。

Growth Lab編集部

13分公開 2026/5/30

LLM の解釈可能性研究が2026年に急速に成熟した。attention 可視化の限界、現実的に使える出力検証の手法、エンジニアが採用すべき pragmatic な3手法を、NLP2026 の議論を参照しつつ整理する。

Growth Lab編集部

9分公開 2026/5/29

LLM 本番運用で必要なガードレールを、input validation・output filtering・prompt injection 対策の3レイヤーで設計する。NLP2026 の議論とOWASP LLM Top10 を参照した2026年版の実装パターン。

Growth Lab編集部

10分公開 2026/5/27

LLM API 料金は input/output/cache/batch の4軸で構造化できる。各単価モデルと最適化の優先順位を、ZennのLLM料金整理記事を参照しながら2026年時点の実装パターンとして整理する。

Growth Lab編集部

8分更新 2026/5/27公開 2026/5/27

LLMアプリが「作る」から「動かし続ける」に移行した2026年、本番運用に必要な監視・SLO・フォールバック・コスト制御の実装パターンを、Google Cloud Next '26 とNLP2026の議論を参照しながら整理する。

Growth Lab編集部

10分公開 2026/5/23

推論・制御・接続の3レイヤーが独立に進化し、2026年に偶然のように同時成熟点を迎えた——AIエージェント設計の現在地を、ZennとQiitaのトレンド議論を参照しながらGrowth Lab視点で構造化する。

Growth Lab編集部

12分公開 2026/5/23

LLMやAIサービスとの統合境界をテストする手法。スキーマ検証・セマンティック類似度チェック・ゴールデンテストの3層でプロンプト変更のリグレッションを自動検知する。

Growth Lab編集部

13分公開 2026/2/19