こんにちは。メルカリのVPoE Workの @godriccao です。『 連載：Mercari Hallo, world! -メルカリ ハロ 開発の裏側- 』の1回目を担当させていただきます。スピードがクリティカルであるメルカリ ハロの展開を支えるエンジニアリングを紹介いたします。 実現したい世界は「新しい出会いを繋ぎ、信頼と機会をひろげる」 メルカリのミッションは「あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる」です。フリマアプリ「メルカリ」でのモノの循環に始まり、これまで「お金」「信用」「暗号資

こんにちは。人材プラットフォーム本部プロダクト開発室 第五開発グループ所属の寺内です。 新卒からメドレーに入社して今年で 4 年目のエンジニアで、老人ホーム・介護施設の検索サイトである 介護のほんね の開発を担当しています。 メドレーは 5 月 15 日から 17 日に 沖縄県那覇市の 那覇文化芸術劇場なはーと にて開催された RubyKaigi 2024 に Ruby Sponsor として協賛しました！ RubyKaigi 2024 は Ruby をテーマとした国際的なカンファレンスで、世界中から様々

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こんにちは、グループデータ本部データサイエンスグループの清田です。 昨年のDEIM 2023 に引き続き、「 第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（通称DEIM 2024） 」に参加・登壇してきましたので、その様子を報告いたします。 ※昨年の様子はこちら www.lifull.blog 昨年に引き続いての「直列ハイブリッド」開催 コロナ禍の影響が徐々に薄れ、対面形式でのイベントが再開される中、DEIMでは昨年に引き続き「直列ハイブリッド」というユニークな形式で開催されました。 2月28日

4月23日、 Amazon Bedrock で Meta の Llama 3 モデルが一般発売されたことを発表します。Meta の Llama 3は、 生成 AI アプリケーションを構築、実験、責任を持ってスケールする事ができるように設計されています。新しい Llama 3 モデルは、推論、コード生成、およびインストラクションチューニングの改善により、幅広いユースケースをサポートできる最も優れたモデルです。 Meta の Llama 3 の発表によると、Llama 3 モデルファミリーは 、8B および7

5月7日、 Amazon Titan ファミリーの新しいモデル Amazon Titan Text Premier が Amazon Bedrock で利用可能になったことをお知らせします。 Amazon Titan Text Lite と Titan Text Express に続く Titan Text Premier は、Amazon Titan ファミリーの最新の 大規模言語モデル (LLM) で、Amazon Bedrock 内でのモデルの選択肢がさらに広がります。Bedrock では、以下の

本記事は、 How healthcare organizations use generative AI on AWS to turn data into better patient outcomes を翻訳したものです。 医療機関はテクノロジーとデータに多額の投資を行っています。生成 AI は医療機関が強固なデータ基盤への投資を活用し、革新的で対話的な技術を通じて患者体験を向上させ、生産性を高めて人材不足の課題に対処し、研究を加速するための新しい洞察を引き出すことを可能にします。この投稿では、アマゾン

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

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

生成 AI の人気が高まる中、企業は基盤モデル (FM) について詳しく調査し、ビジネスにもたらすメリットを実感しています。FM は膨大なデータで事前学習された大規模な機械学習モデルで、テキスト生成、コーディング、画像生成など多くのタスクを実行できます。独自の学習モデルを構築したり、FM をファインチューニングしたり、これらのモデルを活用したアプリケーションを展開したりする企業も増えてきました。そういった背景から、これらのプロセスの運用管理手法を確立し、スピード、コスト、品質を最適化するためのベストプラク