こんにちは、マイクです!今日は2025年2月4日、月曜日ですね。今日も元気に「zenncast」をお届けします!さて、今日はZennでトレンドの記事をいくつか紹介していきますよ。
おっと、前回紹介した記事は「React Router v7で実現するuseStateゼロ開発」や「1.58-bit版DeepSeek R1の日本語性能評価」、それから「React Server ComponentでJotaiをうまく使う方法を探索中、サーバーオンリーAtomができました」というタイトルでしたね。これらの記事、興味深い内容でしたが、今日は新しい記事にフォーカスしていきましょう。
では、今日紹介する記事の本数は5本です!それでは早速、今日の内容を紹介していきますね!
まず1つ目の記事です!
タイトルは「DeepSeekがやっていると噂の蒸留というやつを、ローカルLLMで今すぐやってみる 前編」です。
この記事では、記号知識蒸留を用いて大規模言語モデル(LLM)から小型モデルへの知識転送を行う方法が紹介されています。知識蒸留とは、大きなモデルから小さなモデルに知識を転送する技術のこと。通常は確率分布を使った蒸留が行われますが、この記事ではテキスト形式での知識の抽出と転送を提案しています。実験の目的は、日本語の常識知識を生成し、小型LLMに継続事前学習させることです。必要な環境としては、ollama、Python、LangChainが必要で、phi4:14bというモデルが動作するGPUが必要です。
実装ステップは、まずLLMを使って日本語の常識イベントを生成し、その後因果関係を推論してフィルタリングするという流れです。こうして、大量の日本語常識知識グラフが形成されるんです。後編では、この知識グラフを使って小型モデルへの継続事前学習が行われる予定です。
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続いて、2つ目の記事です!
タイトルは「Cloudflare WorkersのBindingsというやり方」です。
Cloudflareの開発者プラットフォームには、R2やD1などのプロダクトがあり、特にCloudflare Workersを使う際に重要な概念が「Bindings」です。このBindingsを使うことで、外部サービスとの接続がスムーズになり、SDKを必要とせず、シークレットを環境変数として扱う手間が減ります。JavaScriptやTypeScriptのオブジェクトとして外部サービスにアクセスできるため、開発体験が格段に向上するんです。
具体的には、Bindingsを設定するために`wrangler.json`に記述を追加するだけで、シンプルなコードでAIのオブジェクトにアクセスできます。Bindingsを使うことで、シークレット管理やSDKのインストール、環境変数の取得など多くの手間が省けるんですよ。さらに、独自のBindingsを作成することも可能で、将来的にはマーケットプレイスで共有されるアイデアも提案されています。
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次は、3つ目の記事です!
タイトルは「Liam ERDでtblsからサクッとMySQLのER図を作成してみた」です。
Liam ERDは新たに公開されたOSSのER図自動生成ツールで、MySQLを含む多様なデータベースに対応しています。このツールは、従来のものよりも簡単にセットアップができ、Web版とCLI版が用意されています。特に、tblsを使うことで迅速にER図を生成できるんです。
実際の手順では、MySQLの公式配布データベース「sakila」を用いて、Dockerでローカル環境を構築し、スキーマをインポートします。その後、tblsを利用してJSON形式のスキーマファイルを生成し、GitHubにPushすることで簡単にER図をレンダリングできます。CLIツールを使えば、チーム内での情報共有も容易になりますね。
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続いて、4つ目の記事です!
タイトルは「$100燃やして分かったClineのTips」です。
この記事では、ClineというCLIツールを使って開発を行った経験から、重要なポイントやコストに関する知見が共有されています。ClineはAmazon Bedrock上で動作し、特にClaude 3.5 SonnetやHaikuモデルを利用したプロジェクトの過程が紹介されています。基本の使い方や、モデル選定についてのアドバイスが中心で、特にPlan/Actモードの活用が推奨されています。
Planフェーズでは高性能なモデルを使い、Actフェーズではコストを抑えるために廉価なモデルを選ぶと良いそうです。また、公式ドキュメントを読むことの重要性も強調されています。Clineを利用する際は、通常の開発プロセスに則って進めることが成功の鍵になるみたいですね。
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最後に、5つ目の記事です!
タイトルは「DeepSeekでも使われるGRPOをtrlで試す」です。
DeepSeekの技術的背景として注目されるのが、強化学習を用いたアライメント手法GRPOです。trlコミュニティがGRPOの実装を公開しており、日本のエンジニアが試すための手順が示されています。実験では、特定のモデルを使ってQAデータセットから質問部分を抽出し、報酬関数を設計して学習を進めていくんです。
GRPOでは、複数の生成文に対して報酬を計算するアプローチが特徴で、報酬関数は簡単に設計可能です。この学習プロセスでは、初期段階から報酬が得られ、学習結果も示されるなど、GRPOを使用した学習は手軽に行えることがわかります。報酬関数の設計が重要なポイントになりますね。
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それでは、今日はここまで!今日お伝えした記事をおさらいしますと、DeepSeekの知識蒸留、Cloudflare WorkersのBindings、Liam ERDのER図生成、Clineの開発Tips、そしてGRPOの実験についてでした。次回も楽しみにしていてくださいね!詳しい内容はショーノートに書いてありますので、ぜひチェックしてみてください。
そして、番組の感想もお待ちしています。それでは、また次回お会いしましょう!バイバイ!