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おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 前回は生成 AI の基礎(FM・LLM・トークン・埋め込み・推論パラメータ)を整理しました。今回は、基盤モデルを実際のアプリケーションに活用するための設計・実装・評価に関する知識を整理します。試験ガイドのドメイン3に対応した内容です。 基盤モデルを使ったアプリ設計の考慮事項 FM の特性:大規模・ブラックボックス 深層学習の過程と学習の結果得られる基盤モデル(FM)には、以下の固有の特徴があります。 特性 内容 大規模なコンピューティング要件 FM のトレー

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はじめに 直近、生成AIを活用した開発案件が増えてきたと感じているエンジニアの方は多いと思います。 生成AI案件を推進するにあたって、自身の案件でどの生成AIモデルを使えば良いのか悩んでいる方も多いのではないでしょうか。 生成AIモデルは種類も多く、更新サイクルも早いため、この領域を専門としているデータサイエンティストであっても「どのモデルが良いか」「自分の担当する案件に適したモデルは何か」を判断することは容易ではありません。 そこで本記事では、生成AIモデルの性能を理解するうえで参考となる各種ベンチマー
こんにちは、SCSKでAWSの内製化支援『 テクニカルエスコートサービス 』を担当している貝塚です。 (生成)AIを使用したソフトウェア開発が盛り上がっていますね。AWSまわりを主戦場にしている我々の部署でも Amazon Q Developer や Kiro を使用した開発はホットな話題です。 私も顧客に提供するウェブサイトをインフラからアプリまで一式、Amazon Q Developerを使用して開発したので、その概要と所感を書いてみます。 開発概要 特定顧客向けのウェブサイトです。サイトの内容はQu