AIコーディングの進化に伴い、特に2026年に入ってから、プログラミングに対する自分の見方がかなり変わってきました。現時点で考えていることを、いったん記録として残しておきます。あとで振り返ったら面白いと思うので。 なお、この記事はAIによる「てにをは修正」「タイポ修正」などの校正は入っていますが、内容そのものはすべて自分で書いています。 初めてのプログラミングは面白くなかった Hello World を初めて書いたのは大学1年生のプログラミングの授業でした。SNSを見ていると「小学生から書いていました」という人も結構いますが、私はそういうタイプではありません。 大学の授業で最初に学んだ言語は Java。最初はマジでわからなかったです。そもそもプログラミング以前に、PATHを通すための環境変数の設定で詰まりました。MacとWindowsを両方使っていたこともあり、特にWindowsの設定画面

はじめに BentoMLによるLLM Inference Handbookという、LLMの推論をまとめたハンドブックがある。本記事ではハンドブックや他の情報も参照しつつ、自分のメモ用としてLM推論に関する技術をまとめていく。 LLMの推論と内部理解の必要性 LLM推論とは、GPT-4、Llama 4、DeepSeek-V3などの学習済みLLMを使用して、ユーザーの入力から意味のある出力を生成することを指している。その推論には、たくさんの技術が抽象化・隠蔽されている。APIを利用している場合は、ほぼ意識せず活用できる。しかし、APIを何らかの理由で利用できない場合や、Open WeightなLLMを利用したい場合はこれらの技術を理解する必要がある。 実際、最適化されていない設定では、GPU時間で10倍のコストがかかることもある。ユーザー面であっても、最適化がされていなければ、応答速度が遅くな