「GitLabに学ぶ 世界最先端のリモート組織のつくりかた」輪読会が最高だったのでシェアしたい こんにちは、あわっち( @_awache ) です。 今回は「 GitLabに学ぶ 世界最先端のリモート組織のつくりかた ドキュメントの活用でオフィスなしでも最大の成果を出すグローバル企業のしくみ 」という本に魅せられ、輪読会を社内外を巻き込んだイベントにしている取り組みについて共有させていただきます。 告知: 「GitLabに学ぶ 世界最先端のリモート組織のつくりかた」そーだいなる輪読会 フィナーレ を開催し

こんにちは、サイオステクノロジー武井です。今回は、今ナウくてあつい「プロンプトエンジニアリング」について一筆したためました。 プロンプトエンジニアリングとは？ 「プロンプトエンジニアリング」という言葉を聞いたこといらっしゃる方いると思います。米国では「プロンプトエンジニア」という職種は数千万の年収をもらえるという噂も聞きます。 OpenAIが提供するChatGPTや、マイクロソフトのBing Chatはプロンプトの与え方が良い回答を引き出すための成否を分けると言っても過言ではありません。正確な回答を引き出

はじめに

はじめに 生成AIは、さまざまな業界で大きな変革を起こし始めています。このブログシリーズは、企業における データ活用 の新しい地平を開く、 生成AI の可能性について解説します。その第三弾となる本ブログでは、テキストの生成AIである大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションの開発を効率化するフレームワークであるLangChainを紹介します。 現在、様々な大規模言語モデルが発表され、それぞれのモデルは急速な進化を続けています。新しいモデルが発表されるたびに各ベンチマークにおけるランキングは変わり、

はじめに Turing Researchチームの佐々木(kento_sasaki1)です。Researchチームでは、完全自動運転の実現に向けて、マルチモーダル基盤モデルの開発に取り組んでいます。 先日、私たちは日本語Vision Language Model (VLM) のベンチマーク「Heron-Bench」を新たに公開しました。本記事ではHeron-Benchについて解説し、日本語VLMの現状と今後の展望について述べます。詳細についてはarXiV論文 「HERON-BENCH: A BENCKMAR

目次 はじめに 1年目を振り返る 入社前について 実際に入社してから 2年目に突入して まとめ はじめに こんにちは。 トモニテ開発部ソフトウェアエンジニア兼、CTO室Dev Enableグループの庄司( ktanonymous )です。 4月1日をもって新卒入社してから1年が経ちました。 そこで、今回の記事では、これまでの振り返りと2年目を迎えた今感じていることについて書きたいと思います（文字ばかりですがご容赦ください）。 1年目を振り返る 入社前について 1年目を振り返る前に、入社前の経緯について少し

こんにちは、メルカリの生成AIチームで ML Engineer をしている ML_Bear です。 以前の記事[1]では商品レコメンド改善のお話をさせていただきましたが、今回は、大規模言語モデル (LLM) やその周辺技術を活用して30億を超える商品のカテゴリ分類を行なった事例を紹介します。 ChatGPTの登場によりLLMブームに火がついたということもあり、LLMは会話を通じて利用するものだと認識されている方が多いと思いますが、LLMが有する高い思考能力はさまざまなタスクを解決するためのツールとしても非

Introduction Hello! This is Wada ( @cognac_n ), a data scientist at KINTO Technologies. In January 2024, KINTO Technologies launched the " Generative AI Development Project team " and I was assigned to be a team member. This article serves as an

G-gen の堂原です。当記事では、生成 AI モデル「 Claude 3 」を Google Cloud（旧称 GCP）の Vertex AI 上で使う際のコスト・使用方法について紹介します。 はじめに 前提知識 Claude 3 Model Garden コスト コスト サンプル 使用方法 Model Garden から API を有効にする Anthropic's Vertex SDK はじめに 当記事では、Anthropic 社の生成 AI モデルである「 Claude 3 」を、 Vertex

はじめまして、データストラテジストのoyabuです。 RedashからCSVでデータをエクスポートして、GoogleDriveに保存、更にCSVをSpreadsheet化してようやく可視化の準備が整うの、めんどくさいですよね。それらを自動化するGASを作ったので、書きます 注意点 極限までサボりたかったのでChatGPTに聞いてツギハギして動けばヨシの精神で作りました。出来上がったものをみて、コードの整然さやエラーハンドリングについて、思うところは多々ありますがそのままにしています。社内用に展開しているも

ChatGPT が苦手なこととは まずは、ChatGPT が苦手なことを説明していきます。

こんにちは。12月からInsight Edgeに参画したData Scientistのカイオと申します。 入社してから早速、ChatGPT案件やデータサイエンス案件をいくつか担当しています。 今回は、とある案件で使用したMLパイプライン管理ツール「Kedro」について紹介したいと思います。 目次 Kedroとは なぜKedroを選んだか メリット デメリット 他のツールとの違い まとめ Kedroとは まず、Kedroとは何かの説明から始めましょう。 パイプラインを表示する機能もあります（引用元： htt

はじめに 自己紹介 はじめまして。人材プラットフォーム本部プロダクト開発室第一開発グループの田中です。 私は、2023 年の 4 月に新卒エンジニアとして入社し、日本最大級の医療介護求人サイト「 ジョブメドレー 」のフロントエンドとバックエンドの開発を担当しています。 学生時代は情報系ではなく、経済学を専攻していました。プログラミングには大学の授業で出会い、主にデータ分析に用いる R や Python を触っていました。そのため Web アプリケーションの開発は行っていませんでした。 エンジニアという職業

はじめに 自己紹介 はじめまして。人材プラットフォーム本部プロダクト開発室第一開発グループの田中です。 私は、2023 年の 4 月に新卒エンジニアとして入社し、日本最大級の医療介護求人サイト「 ジョブメドレー 」のフロントエンドとバックエンドの開発を担当しています。 学生時代は情報系ではなく、経済学を専攻していました。プログラミングには大学の授業で出会い、主にデータ分析に用いる R や Python を触っていました。そのため Web アプリケーションの開発は行っていませんでした。 エンジニアという職業