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「大規模言語モデル(LLM)」に関連する技術ブログ
「大規模言語モデル(LLM)」に関連する技術ブログ
全 1173 件中 76 - 90 件目
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2025年12月02日
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AIエージェント×因果グラフでLLMをテストしてみた:広告データで「調整すべき変数」を選ばせる(LangGraph実装付き)
目次 目次 はじめに:LLMは「なぜ?」をどこまで理解しているのか DAGと「調整」の基本 本記事で登場する用語の説明 DAG(Directed Acyclic Graph) 調整する(adjustment) バックドアパス(backdoor path) 調整集合 Z(adjustment set) d-separation コライダー / 非コライダー ステップ1:DAGベースの「独立性&バックドアチェッカー」をPythonで実装する 1-1. 因果グラフを扱うクラス:CausalDAG 1-2. d-
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株式会社Insight Edg...
2025年12月02日
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LLMを利用したサービス開発におけるポイント
LLMを用いたサービス開発におけるプロンプトチューニング、設計・実装、モデル選定、精度評価、監視の重要性と具体的な方法について解説しています。開発効率化や不具合低減のための新技術導入の重要性も強調されています。
設計
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大規模言語モデル(LLM)
Sky株式会社
2025年12月02日
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OCRとLLMで名刺管理システム作ってみた
OCR(PaddleOCR)とローカルのLLMを使って名刺を自動でデータの管理するシステムを作ってみました。変革したデータはGoogleスプレッドシートに保存します。手作業での入力を減らし、効率的に情報を管理できます。
大規模言語モデル(LLM)
SAKURUG
2025年12月02日
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フルマネージド Amazon EKS MCP Server (プレビュー) の紹介
この記事は Introducing the fully managed Amazon EKS MCP Server (preview) (記事公開日: 2025 年 11 月 21 日) を翻訳したものです。 複雑な kubectl コマンドや深い Kubernetes の専門知識の代わりに、シンプルな会話を通じて Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) クラスターを管理する方法を学びましょう。この記事では、新しいフルマネージド EKS Model C
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AWS
2025年12月01日
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評価駆動開発で趣味のLLMアプリを育てきってみた【やり抜く!】
この記事は Insight Edge Advent Calendar 2025 の2日目の記事です!🦌🦌🦌🦌🛷🎅 1日目のニャットさんの記事 で紹介された、テックブログレビューエージェントのサポートのもと、なんとか間に合いました。会社でのアドベントカレンダーは初の試みですが、お祭り感があって楽しいですね。 はじめに はじめまして。Insight Edgeデータサイエンティストのnakanoです。 LLMアプリケーションの開発において、「とりあえず動くもの」を作ることは比較的容易です。しかし、実用的な
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株式会社Insight Edg...
2025年12月01日
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Post-hoc Rationalization: LLMの推論は「言い訳」か?
今回はその疑問から派生して、Post-hoc Rationalization(事後正当化) という概 ...
大規模言語モデル(LLM)
CyberAgent
2025年12月01日
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RecSys2025参加を通じて見る、エス・エム・エスのリコメンド
この記事は 株式会社エス・エム・エス Advent Calendar 2025 の12月1日の記事です。 qiita.com みなさんこんにちは。Analytics & Innovation推進部の井手です。あっという間に今年も12月。心の準備も済まぬ間にカウントダウンが始まる時期に突入です。そして今回の記事はAdvent Calendar 2025の記事の一つでありしかも1日目とのこと。華々しい幕開けとなれるかどうか。はてさて。 RecSys2025に参加してきました 前回の 私の記事 でも
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エス・エム・エス
2025年12月01日
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AWS Well-Architected のオートメーション(自動化)に触れてみる
XI本部 クラウド イノベーション センター所属、2年目の米田です。 皆さんは、普段どのように自分たちの クラウド インフラ設計を評価されてますでしょうか。 AWS では Well-Architected Framework に基づき、設計の健全性やベストプ ラク ティスへの準拠状況を体系的にチェックすることが推奨されています。 そんな中で、Infrastructure as Code(IaC)を対象に自動解析を行える Well-Architected IaC Analyzer(以下 IaC Analyz
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大規模言語モデル(LLM)
電通総研
2025年11月28日
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AI PdMが読むべき書籍5選〜戦略と技術をつなぐための必読書〜
みなさんこんにちは!ワンキャリアのデータチームでAIプロダクトマネージャーを務めるプリヤンカです。 今回は、以前書いた記事「EMからAI PdMへ キャリアチェンジで『知っておきたかった』こと」の続編として、AI PdMとしての 基礎知識を固めるためにおすすめな書籍 を5冊ご紹介したいと思います。
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株式会社ワンキャリア
2025年11月28日
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スピードと品質の両立 – Kiro が加速する開発、GitLab AI が支えるレビュー。新時代の開発パートナーシップ設計
本記事は Kiroweeeeeeek in Japan ( X: #kiroweeeeeeek ) の第 10 日目です。GitLab 合同会社 小松原様に寄稿いただきました。 はじめに:開発が速すぎる時代の新しい課題 Kiro の登場により、ソフトウェア開発は劇的に加速しました。チャットで要望を伝えるだけで、あっという間に仕様書が生成され、コードが書かれる。開発者にとっては夢のようなツールです。 しかし、この「速すぎる開発」は、特に日本の開発現場において新たな課題を生み出しています。 それは、発注元と開
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AWS
2025年11月27日
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YAPC::Fukuoka2025に参加しました
はじめに タイミーの神山です。 11/14-15 で 福岡工業大学 で開催された YAPC::Fukuoka 2025 に参加してきました。 私は当日のボランティアスタッフとして参加しつつ、いくつかのセッションを拝見したので、印象に残ったものをレポートという形でまとめます。 なお、タイミーには世界中で開催されている全ての技術カンファレンスに無制限で参加できる「 Kaigi Pass 」という制度があり、私はこれを使って参加しました。詳しくはリンクをご覧ください。 スタッフ業の様子 スタッフノベルティ 誘
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タイミー
2025年11月27日
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業務で進むLLM活用、その裏に潜む脅威とは?Microsoft 365 Copilotを介した攻撃検証(インターン体験記)
こんにちは、NTTドコモグループの現場受け入れ型インターンシップに「D2:攻撃者視点に立ち攻撃技術を研究開発するセキュリティエンジニア」ポストで参加させていただきました、太田です。 本記事では、本インターンシップでの取り組みについて紹介いたします。 NTTドコモグループのセキュリティ業務、特にOffensive Securityプロジェクト(以下、PJ)に興味のある方、インターンシップの参加を検討している方などへの参考になれば幸いです。 OffensiveSecurityPJとは 参加経緯 インターンシッ
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NTTドコモビジネス
2025年11月27日
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AIで攻撃者視点を強化する:LLMによるRed Teamオペレーション高度化検討(インターン体験記)
こんにちは、NTTドコモグループの現場受け入れ型インターンシップに「D2:攻撃者視点に立ち攻撃技術を研究開発するセキュリティエンジニア」ポストで参加させていただきました、島田です。 本記事では、本インターンシップでの取り組みについて紹介いたします。 NTTドコモグループのセキュリティ業務、特にOffensive Securityプロジェクト(以下、PJ)に興味のある方、インターンシップの参加を検討している方などへの参考になれば幸いです。 Offensive Security PJとは 参加経緯 インターン
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NTTドコモビジネス
2025年11月27日
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あなたと生成AIとの距離を縮める13個の質問
はじめに 13個の質問 13個のデモ おわりに はじめに こんにちは。上田です。 本記事では、生成AI(LLM)を利用している人たちがより生成AIと仲良くなれる、おすすめの質問を13個ご用意しました。 厳選したつもりなのですが、それでも13個になってしまいました、、、。 利用している生成AIに向かって、本記事に掲載している質問を1つずつ投げかけてもらえれば、これまでよりも生成AIとの距離を縮めることができると思います。 13個の質問 それでは、13個の質問を順番にリストアップしていきます。 質問する順番な
大規模言語モデル(LLM)
NRIネットコム
2025年11月26日
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AIエージェントが切り拓くレガシーサイト自動化:少年野球のグラウンド探しをbrowser-useとAWS Lambdaで解決する
はじめに NTTデータの奥村です。昨今、様々な生成AIエージェントに関する取り組みが公開されています。今回は、その中でもブラウザ操作に特化したAIエージェントに関する取り組みの紹介をします。 取り組みの背景 私は都内でとある少年野球チームの運営に携わっており、特に練習用グラウンドの確保に頭を悩ませています。都内のグラウンド探しは、主に以下のような課題を抱えています。 競争率の高さ: 野球ができる場所が限定的なのに対し、チーム数が多く、毎週末の確保が難しい。 システムの旧態依然さ: 多くの公共施設予約システ
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