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モデルシャーディングは必要な状態を複数のデバイスに分散し、1台のアクセラレータがモデル全体を保持する必要をなくします。その代わり、メモリ要件を満たせるようになる一方で、調整のオーバーヘッドが発生します。

コンテキスト・ロットとは、関連するトークンがモデルのコンテキストウィンドウ内に残っているにもかかわらず、アクティブなコンテキストが増えるにつれて情報利用の信頼性が低下する現象です。

ベクトル・トゥームストーンとは、インデックスが基盤となる構造を安全にクリーンアップまたは再構築できるまで、削除されたレコードを検索結果から除外し続ける論理削除マーカーです。

グラウンディング信頼度は、検索スコアの高さを正しさの証拠とみなすのではなく、取得した根拠が回答を十分に裏付けているかを推定します。

実行予算とは、論理カウンター、期限、ホストの制限を明確な停止ポリシーと組み合わせた、1回のエージェント実行に適用される強制的なリソース枠です。

コンテンツ定義型チャンク分割は、境界をローカルなバイト列に基づいて決定するため、編集後もバックアップを再同期でき、ファイルのバージョン間で変更されていないチャンクを再利用できます。

列指向ストレージは、必要なフィールドだけを読み取り、類似した値を圧縮し、範囲をスキップし、値を効率的なバッチで処理することで、センサーデータ分析を高速化します。

ダウンサンプリングは、過去の高密度な測定値をより粗い要約に置き換え、選択した傾向やピーク、カウントなどの有用なシグナルを保持しながら履歴を縮小します。