こんにちは AIチームの戸田です 今回は先月スタンフォード大学が発表した新しいParameter-efficient fine-tuning（PEFT）のReFTを試してみたいと思います。 PEFT PEFTはLLMのような大規模な事前学習済みのニューラルネットワークのモデルを、効率的にfine-tuningする手法の総称です。モデル全体ではなく一部のパラメータだけを更新することで計算コストを大幅に削減できる上に、Full fine-tuning(モデル全体を学習)するのと同等の性能を達成することができる

こんにちは、ソフトクリエイトのＫです。 2024年4月18日-4月19日にかけて神戸で行われた「AI Challenge day」というハッカソンに株式会社ソフトクリエイトと株式会社ecbeingの2社合同チームで参加してきました。

Amazon Titan モデルファミリー は、 Amazon Bedrock でのみ利用可能で、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の進歩において 25 年間にわたって Amazon が培ってきた専門知識に基づいて構築されています。Amazon Titan 基盤モデル (FM) は、フルマネージド API を通じてアクセスできる、事前トレーニング済みの画像、マルチモーダル、テキストモデルの包括的なスイートを提供します。広範なデータセットでトレーニングされた Amazon Titan モデルは強力か

AWS re:Invent 2023 でプレビューした Amazon Bedrock モデルの評価機能が一般公開されました。この新機能により、特定のユースケースに最適な結果が得られる基盤モデルを選択できるようになるため、生成 AI をアプリケーションに組み込むことができます。 同僚の Antje が彼女の投稿で説明したように （ Amazon Bedrock のユースケースに最適な基盤モデルを評価し、比較し、選択してください ）： モデルの評価は、開発のすべての段階で重要です。開発者は、生成系人工知能 (

日本の医療情報システムでは、 3 省 2 ガイドライン ( 厚生労働省が定めた「 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 」 、総務省・経済産業省が定めた「 医療情報を取り扱う情報システム・サービスの提供事業者における安全管理ガイドライン 」の総称 ) に即したシステムを構築する必要があります。 前回の 医療情報ガイドラインをクラウド上で実践する – ネットワーク編 Part 1 では、AWS の責任共有モデルに触れ、どのように医療機関等のお客様が運用の負担を軽減できるかについて紹介しました。また

本ブログの対象読者 APIという言葉を何となく聞いたことがあるけど実装はしたことがない APIの理解に対して漠然とした不安を覚えている方 APIって最初の頃はなんかイメージがふわふわしてるよねって話 APIと聞くと皆さんはどんなことをイメージするでしょうか？ まずAPIについてWikipediaで調べてみると “アプリケーションプログラミングインタフェース（API、英: application programming interface）とは、広義ではソフトウェアコンポーネント同士が互いに情報をやりとりす

こんにちは、たなたつです。全社横断でアプリ開発の課題解決をしています。 先日開催されたtry! Swift Tokyo 2024のLINEヤフー企業ブースでは、Code Review Challeng...

G-genの山崎です。Google Cloud（旧称 GCP）の Privileged Access Manager （PAM）を用いた権限管理について解説します。 Privileged Access Manager（PAM） とは PAM の利用方法 利用資格 利用資格とは 付与する IAM ロール 権限を付与する最大時間 申請者と承認者 通知設定 監査ログ PAM の利用自体への権限管理 概要 管理者（特権管理の仕組みを作る人） 申請者（権限を付与される人） 承認者（権限を承認する人） 利用手順 ステ

はじめに こんにちは。ニフティ株式会社の添野です。 AWS Amplify で配信している静的ページに対する定期リビルド機構を組む必要があったので、その際に Amazon EventBridge API 送信先 を利用した話を共有します。 背景 社内のとあるサービスで利用する静的ページの配信基盤にAWS Amplifyを採用しており、そのページの中には定期的に変わるコンテンツが存在します。その仕様のため定期的にリビルドすることが必要になりました。最初は AWS Lambda を利用してAWS Amplif

こんにちは、ファインディ株式会社でフロントエンドのリードをしております 新福( @puku0x )です。 この記事では、転職サービス Findy の開発チームにおける開発生産性の向上に対する取り組みをご紹介します。 以前の状況 モノリスの解体 開発基盤の刷新 コンポーネント設計の刷新 テストの拡充 CI の高速化 改善の効果 まとめ 以前の状況 2020年頃の Findy は Ruby on Rails と React のモノリス構成で作られていました。 機能の増加に従いコードが複雑化し、しだいに開発スピ

こんにちは、エンジニアの籏野です。 フォルシアの API 開発では OpenAPI 定義を利用し、TypeScript の型定義や各種ソースコードを自動で生成していることがあります。 最近は型の生成にopenapi-typescript、フロントエンドで利用する API クライアントにopenapi-fetchを利用する機会が増えてきました。 openapi-fetch を利用する場合、クエリ/パスパラメータ―や JSON.stringify できるようなボディパラメーターについては特に気にすることなく利

こんにちは、サイオステクノロジーの佐藤 陽です。 今回も ASP.NET Core についての記事を書いていきます。 今回は、第四弾として ASP.NET Core の DI コンテナの機能ついて解説していきたいと思います。 とは言いつつ、ASP.NET Core に依存した部分はそんなに大きくないので ASP.NET Core関係なしに DI って何？ 依存性の注入って何？ Injection の種類ってどんなのがあるの？ といった方はぜひ最後まで読んでみてください！ また繰り返しになりますが まだ自分

Amazon Bedrock の Knowledge base 機能 を使用すると、 Amazon Bedrock の 基盤モデル（FM）に自社のデータを安全に接続して、検索拡張生成 (RAG) を行うことができます。 検索によって取得した自社データを利用することで、 FM を再学習することなく、より関連性の高く、文脈に即した正確な応答を生成できるようになります。 この記事では、Amazon Bedrock の Knowledge base の RetrieveAndGenerate API に特化した2

はじめまして、QAエンジニアのT.Tです。 今回は流行りのAIを使って問題発生のログ情報とソースコードを基にデバッグを実施してみました。 その結果についてお伝えします。 AIについて まず初めに、AIについてご説明します。AIとは、Artificial Intelligence（人工知能）の略で、人間の知能を模倣するコンピュータープログラムを指します。これにより、機械が推論、認識、判断などの人間と同じ知的な処理機能を実行することが可能になります。特に、近年のChatGPTなどでお馴染みの大規模言語モデルは

初めに   2023年10月の1カ月間、CA Tech JOB に参加させていただきました、東京工業 ...