群を理解するには、積の結果だけでは足りない

群は、元と元を組み合わせる演算によって定義される。有限群であれば、すべての元の組と演算結果を乗積表へ書き並べることで、その演算を漏れなく記録できる。それでも、乗積表を読み終えただけで、群の構造を把握したことにはならない。 … 続きを読む

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クオリアは脳だけでは説明できない

人工ニューラルネットワークは、人間の脳を模倣した技術だと説明されることが多い。しかし、そこで抽出されたのは、神経細胞どうしの結合を参照した情報変換の原理であり、人間の脳や生命体を縮小して複製したものではない。実際の人間で … 続きを読む

Claude Code を継続的な業務環境へ変える

Claude Code は、対話欄へ依頼を書くだけでも、コードの修正、文書の生成、調査、テストの実行まで進められる。単発の作業であれば、この使い方でも効果は大きい。人間が一行ずつコードを書き、関連ファイルを探し、変更箇所 … 続きを読む

Ollama、RAG、MCP を開発環境へ統合する

ローカル LLM を開発業務へ組み込むとき、特定のエディターからモデルを呼び出せるだけでは、継続的に利用できる作業基盤にはならない。MacBook Pro 上でローカル LLM を実用化する条件は、モデルの規模よりも、有 … 続きを読む

MacBook Pro にローカル RAG を構築する

前稿では、MacBook Pro でローカル LLM を実用化するには、モデルが起動するだけでなく、用途に対して十分な応答速度、記憶容量、モデル規模、運用方法が成立していなければならないことを整理した[1]。ローカル R … 続きを読む

MacBook Pro でローカル LLM を実用化する条件

ローカル LLM への関心は、「大規模言語モデルを手元の計算機で動かせる」という分かりやすい魅力から始まりやすい。しかし、モデルファイルを読み込み、対話画面から回答を得られたことは、動作確認にはなっても実用性の証明にはな … 続きを読む

Grok のアルゴリズムを詳解する

Grok の動作は、巨大な言語モデルが入力を受け取り、完成した回答を一度に返すという単純な構図では説明できない。最下層では、入力された文字列をトークンへ分割し、数値ベクトルへ変換したうえで、文脈に続く次のトークンの確率分 … 続きを読む