はじめに

はじめに 私の仕事内容 新卒入社から半年間の振り返り キャッチアップが追いつかず、タスクが遅れる 心がけたこと 年齢差による意見の遠慮 心がけたこと ドキュメントによるコミュニケーションの難しさ 心がけたこと 成果 まとめ はじめに こんにちは！開発エンジニアの小宮です！ 私は 入社エントリ で、述べたとおり、 23年新卒でスマートキャンプに入社し、早いもので半年が経過しました。今回は、半年間の振り返りを書く機会をいただいたので新卒ならではの 挑戦や困難などについて書いていきたいと思います。あまりテックな

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エンジニア定例 運営の南川です。 ニフティでは毎年、エンジニア定例という新卒1年目エンジニア向けの開発研修を行っています。 今年度の講義資料の一部を公開しているので、研修内容について気になる方は以下の記事をご確認ください。 ニフティ株式会社 エンジニア新人研修の内容を公開します | 2023年度版 – NIFTY engineering その研修の一環でハッカソン合宿を行っており、今回は4年ぶりのリアルでの合宿となっています！ ちなみに私の代はリモートでの開催でした。その時の様子は以下の記事を

G-gen の佐々木です。当記事では、生成 AI モデルである PaLM 2 のチャットボットを構築した際に、モデルからの回答文で同じ文章が何度も繰り返されてしまう事象の解決策を紹介します。 前提知識 事象 解決策 Frequency Penalty パラメータ サンプルコード Frequency Penalty の調整 前提知識 PaLM 2 は Google が開発した生成 AI モデルです。Google Cloud の機械学習サービスである Vertex AI で PaLM API として公開されて

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こんにちは、ZOZO NEXTでFashion Tech Newsの開発を担当している 木下 です。先日、弊社が運営するオウンドメディアのFashion Tech Newsにおいて英語版が公開されました。本記事では、機械翻訳サービスの比較検討、翻訳精度を向上するための調整、スムーズな翻訳を実現する仕組みについてご紹介します。比較検討の結果GPT-4を採用したため、GPT-4の本番運用を検討されている方の参考にもなるかと思います。 fashiontechnews.zozo.com 背景 翻訳の全体像 機械翻

はじめに こんにちは、atmaCup#16 リクルート事務局の大磯・荒居・中間・羽鳥・阿内です。 2023年12月にatma株

こんにちは、バックエンドエンジニアのまさです。 前回 のVSCodeでgithub copilotを使った開発効率向上の話に引き続き、今回はVSCodeでGenieAIという拡張機能を用いてコード品質を高める手法のご紹介をしたいと思います。 OpenAIのAPIキーが必要になりますが、こちらも開発を強力にサポートしてくれるツールです。 GitHub Copilotを使ってみたら開発効率が劇的に向上した話 GenieAIとは GenieAIはVSCodeの拡張機能の一つでChatGPTを利用したAIアシスタ

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初めに 電通 総研 X（クロス） イノベーション 本部 の三浦です。 プライベートではChatGPT4を積極的に利用しておりますが、いくつかの不満点も抱えておりました。そんな中、ローカル環境で高性能なモデル「Orion-14B」がリリースされたと聞き、試しに使ってみることにしました。 なお、最初に結論を書いてしまいますが、「Orion-14B」を使用しても「ChatGPT4」で感じていた不満は解消されなく、「ChatGPT4」の強さを思い知らされた・・といった感じです。 しかし、個人でも最新モデルを容易に

こんにちは、クラウドエース SRE ディビジョン所属の茜です。 今回は、現在最も普及している対話型 AI サービスである ChatGPT で使用されているモデルと、LLM を使ったアプリケーション開発に特化したライブラリである LangChain を用いて社内向けのチャットボットを作成します。 ターゲット 任意のデータを元に回答を行うチャットボットを作成したい方 任意のデータを元に回答させる仕組みを知りたい方 ChatGPT とは ChatGPT とは、ユーザーが入力した質問に対して、まるで人間のように自

こんにちは。 電通 総研 金融ソリューション事業部の若本です。 今回は、RAG内部で使用するベクトル検索の設定のチューニングについての記事になります。 RAGとは ベクトル検索になぜチューニングが必要なのか？ 近似近傍探索 実験 検索対象 検索クエリ 評価方法 結果 おわりに RAGとは RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、ユーザーのクエリに対して外部の知識を検索し、それをもとにChatGPTのような大規模 言語モデル （LLM: Large Language Mod