<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Kv-Cache on Debimate</title><link>https://debimate.jp/tags/kv-cache/</link><description>Recent content in Kv-Cache on Debimate</description><image><title>Debimate</title><url>https://debimate.jp/images/default-ogp.webp</url><link>https://debimate.jp/images/default-ogp.webp</link></image><generator>Hugo -- 0.166.0</generator><language>ja-JP</language><lastBuildDate>Thu, 12 Nov 2026 22:28:54 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://debimate.jp/tags/kv-cache/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Ollama Context Length - num_ctx の既定値・確保されるメモリ・超えた入力の切り詰め</title><link>https://debimate.jp/notes/generative-ai/ollama-context-length/</link><pubDate>Wed, 11 Nov 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://debimate.jp/notes/generative-ai/ollama-context-length/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;a href="https://ollama.com/"&gt;Ollama&lt;/a&gt; は、手元の PC で LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を動かすソフトウェアです。Ollama でモデルを読み込む時には、モデルが一度に扱えるトークン数の上限（コンテキスト長）を &lt;code&gt;num_ctx&lt;/code&gt; というオプションで決めます。トークンは、LLM が文章を読み書きする単位です（&lt;a href="../tokenizer/"&gt;トークナイザーのノート&lt;/a&gt;）。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>KV Cache - 読んだトークンの計算結果を取っておく仕組みとコンテキスト長</title><link>https://debimate.jp/notes/generative-ai/kv-cache/</link><pubDate>Tue, 10 Nov 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://debimate.jp/notes/generative-ai/kv-cache/</guid><description>&lt;p&gt;KV キャッシュ（key-value cache）は、LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）が文章を生成する時に、既に読んだトークンの計算結果をメモリに取っておく仕組みです。トークンは、LLM が文章を読み書きする単位で、単語や単語の一部にあたります（&lt;a href="../tokenizer/"&gt;トークナイザーのノート&lt;/a&gt;）。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>