用語集

磁気検出スイッチで任意アクチュエーションポイント・リセット可能にする機能。Wooting 60HE+・Keychron K2 HE・Razer Huntsman V3 Pro・ASUS ROG Falchion Ace HFXが代表で、eスポーツ最速キー入力を実現。

Astral製Rust Python linter+formatter。Ruff 0.11(2026年Q1)・Flake8/Black/isort/pylint統合・10-100x高速・pyproject.toml設定・700+rule・Ruff Formatter・LSP対応、2026年Django/FastAPI/Pydantic 3プロジェクトでデファクト、mypy代替Pyrefly(Astral開発中)も2026年Q4ローンチ。

Intel 14世代最終仕様。Core i9-14900KS(24C・6.2GHz・Limited $699・Lottery)・14900K/KF(6.0GHz)・14700K(20C・5.6GHz)・14600K(14C・5.3GHz)・14700(20C・5.4GHz・no K)・14600(14C)・14400(10C・65W)・LGA1700・DDR5-5600/DDR4-3200・PCIe 5.0・Ring Bus劣化問題→0x12B microcode(2024年10月)解決・Core Ultra 200移行中、2026年在庫&中古買取拡大。

概要

RAFT（Retrieval Augmented Fine-Tuning）は、RAGパイプラインにおいてretrieverが返す文書群から必要な情報を正確に抽出する能力をLLMに訓練するファインチューニング手法。ドメイン固有のオープンブック試験を模倣し、正解文書（oracle）と無関係文書（distractor）を混在させた学習データでモデルを鍛えることで、ノイズ耐性と情報抽出精度を同時に向上させる。

RAFT（Retrieval Augmented Fine-Tuning）の訓練手法は、oracle文書とdistractor文書を混在させたコンテキストでLLMをファインチューニングし、Chain-of-Thought形式で根拠付き回答を生成させる。P比率（oracle含有率）の制御とCoT回答生成がRAFT特有の訓練設計の核心である。

RAFTのデータセット構築は、ドメイン固有のコーパスから質問-回答ペアを生成し、各質問に対してoracle文書（正解を含む文書）とdistractor文書（無関係な文書）を割り当てるプロセスである。Chain-of-Thought形式の教師回答の生成と品質管理が構築の鍵となる。

RAFTのドメイン適応は、特定の専門領域（医療、法律、金融、技術文書など）のコーパスでRAFTデータセットを構築・訓練することで、そのドメインのRAGパイプラインの精度を飛躍的に向上させるプロセスである。汎用LLMでは対応しきれない専門用語や推論パターンを獲得する。

RAFTとRAG、標準SFT、DSFTの比較分析。RAFTはRAGパイプラインのLLMをファインチューニングしてretriever出力の文書群からの情報抽出を最適化する手法で、推論コストはRAGと同等だが精度が大幅に向上する。各手法の精度、コスト、レイテンシ、運用負荷のトレードオフを詳細に比較する。

RAFTは、外部知識検索（Retrieval）の結果をファインチューニングのプロセスに組み込む高度な学習手法です。これにより、モデルが最新かつ特定の情報源に基づいた根拠のある回答生成能力を獲得します。

Astral製 Python開発ツール。Ruff 0.12(Rust実装・Flake8 250x + Black統合・Formatter兼用)・Ty(2026年Q1・Rust型チェッカ・mypy/pyright競合)・uv 0.7(パッケージ管理)・Pyright(Microsoft)・mypy(OSS)・pyre(Meta)・Pylint・Bandit(Sec)・basedpyright・pyrefly(Meta・高速型チェック)・2026年Ruff + uv + Ty Python三種の神器。

ワンホットラベルの正解確率を1.0から(1-ε)に下げ、残りのεを他クラスに均等配分することでモデルの過信を抑制し、予測のキャリブレーション精度と汎化性能を向上させる正則化手法。翻訳・要約などのLLMタスクで広く使用される。

小型ラベル印刷機。Niimbot/Brother P-touch/Phomemo がスマホ連動で人気、2026年は熱転写+Bluetooth+AI ラベル生成が標準化。

Label Printer 2026。Niimbot D110+D11+D101+B1+B21・Brother Pico Touch P-touch CUBE PT-P710BT+P700+J100+J600+E550W・Brother QL-820NWB+QL-1110NWB Pro Label・Phomemo M02 Pro+M02 Plus+M03+M110・Dymo LetraTag 200B+LabelManager 280+Rhino 6000+Embosser・Casio Memorinda KL-G2+KL-V450・Epson LabelWorks LW-K200BL+LW-K460BT・Cricut Joy Xtra・Sticker Printer Mochii Lite・¥¥¥¥-¥¥¥¥¥/台、2026年Niimbot D110+Phomemo M02 Pro+P-touch CUBE主流。

Laboratory Glassware 実験用ガラス器具 1893-2026 (差別化: 実験消耗品材料軸)。Otto Schott Germany 1884 Jenaer Glaswerke 創業 (Borosilicate Glass開発 Schott Duran 3.3 Type I・熱膨張係数3.3×10⁻⁶/K低・耐熱500℃・耐薬品)・Corning Glass Works USA 1851→Corning Inc・Pyrex Borosilicate 1915 (Industrial Standard商品名・Bake Ware+Lab Glass・現Pyrex Lab Cookware分離)→Pyrex 商標分割 World Kitchen 2020・Kavalier Bohemia Czech 1837 (Simax+kavalierglass・Borosilicate)・JINS Iwaki Asahi Glass・SIBATA SCIENTIFIC TECHNOLOGY+柴田科学 (国内・¥¥¥)・AGC Asahi Glass+TGK 東京硝子器械+SAKAGUCHI E.H VOC・国際規格: ISO 3819 Beaker+ISO 384 Volumetric Flask+ISO 1042 Volumetric+ISO 4787 Calibration・ASTM E1067 Glass Property・Class A+B+S 精度等級 (Class A 最高±0.04%)・Type I Borosilicate (Pyrex/Duran 3.3)+Type II Treated Soda-Lime+Type III Soda-Lime・Quartz Fused Silica 1700℃耐熱 UV透過・PFA Teflon半透明耐フッ酸 Savillex+Nalgene・PTFE Teflon Beaker・PP Polypropylene Disposable・PMP Polymethylpentene透明Sterile・HDPE+PS+PET Disposable・Beaker+Erlenmeyer Flask+Volumetric Flask+Graduated Cylinder+Round Bottom Flask+Separatory Funnel+Buchner Funnel+Crystallizing Dish+Petri Dish+Watch Glass・Schlenk Line+Vacuum Trap+Soxhlet Extractor+Allihn Condenser・¥1K-¥¥¥¥¥/Schott Duran ¥¥¥+Quartz ¥¥¥¥¥、2026年Schott Duran+Pyrex+SIBATA+柴田+AGC+SciLabware UK主流。

MetaがオープンソースリリースしたマルチモーダルLLMシリーズ。11Bと90Bの2サイズで提供され、テキストと画像の同時理解に対応。ローカル推論・商用利用・ファインチューニングが可能で、オープンソースマルチモーダルモデルのデファクトスタンダードとなっている。

hiyouga氏が開発する統合LLMファインチューニングプラットフォーム。100以上のLLMモデルに対応し、Web UI（LLaMA Board）・CLI・Pythonスクリプト全ての操作方法を提供。Full FT・LoRA・QLoRA・DPO・PPO・KTO・ORPOなど最も多くの学習手法をサポートする。

2024年7月Meta発表Llama 3.1 405B・Industry-leading 405B parameters open-weight frontier + Industry-leading 15.6T tokens trained + Industry-leading 128K context + Industry-leading Meta Llama 3.1 405B Llama Community License open-weight frontier LLM 2024。

2024年7月Meta発表Llama 3.1 70B・Industry-leading 70B medium-flagship + Industry-leading 128K context + Industry-leading 8 languages multilingual + Industry-leading Meta Llama 3.1 70B Llama Community License open-weight medium-flagship 2024。

2024年9月Meta発表Llama 3.2 11B Vision・Industry-leading first Meta open-weight VLM + Industry-leading visual reasoning + chart+table understanding + Industry-leading Meta Llama 3.2 11B Vision Llama Community License open-weight VLM 2024。