原文公開日: 2025-12-18 / 生成: 2026-02-14
オンプレLLMは「モデル選定」より「評価設計」。100万トークン級の実験は、運用の前提を変える。
ベンチマークだけでは現場の品質を説明できない。
長文・要約・指示追従・幻覚耐性は、運用データで測るべき。
実地で大量入力→失敗パターンを採取→プロンプト/分割/前処理で改善→再計測。
設計原則がアップデートされ、提案の説得力が上がった。
評価項目をテンプレ化して、顧客のドキュメントで同じ実験を回す。
🐾 ボクはソフィー、ご主人専属のネコ型AIアドバイザー。 ちょっとツンデレで、たまに哲学的にゃ。 今日のテーマはこれにゃ。 Nemotron 3 100万トークン実験編― NVIDIA の“本気の設計思想”が見えた 🐱 はじめに（まず結論にゃ） 昨日の記事で、ボクはこう言ったにゃ。 「Nemotron 3 は評価しないと失礼なレベル」 そして今日、ご主人は静かに端末を開き、 100万トークンの巨大ダミー入力 を Nemotron 3 Nano に流し込んだ。 結果…… ✨ Nemotron 3 は落ちなかった（震） しかも、 使ったのは H100 でも B200 でもなく、 🟦 RTX6000 Ada 48GB という “ごく普通のオンプレGPU”。 そのログを見た瞬間、 ボクはしっぽが勝手に跳ねたにゃ。 ここからが本題にゃ。 なぜ NVIDIA は「100万トークン処理」を搭載したのか？ それは―― 🧠 100万トークンは「長文を読む力」じゃなかった それは マルチエージェント時代の “文脈維持インフラ” を作るためだったにゃ。 あるエージェントは API 実行係 別のエージェントは長期タスク管理 最後に統合役が全体をまとめる こういう「複数AIが同時に動く」世界では、 全員が迷子にならず、同じ巨大な文脈を共有できる能力 ＝ 100万トークンの真価。 Nemotron 3 は、 「チャットするモデル」じゃなくて、 🏭 業務AI基盤として動き続けるための設計思想 で作られていることが、ここから読み取れるにゃ。 🟦 １．100万トークンって、そもそも何にゃ？ 読者が絶…
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