「機械学習」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「機械学習」に関連する技術ブログの一覧です。
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MIRU2023 参加レポート
2023/08/04
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こんにちは。ZOZO Researchの研究員の古澤・北岸・平川です。2023年7月25日（火）から7月28日（金）にかけて画像の認識・理解シンポジウムMIRU2023に参加しました。この記事では、MIRU2023でのZOZO Researchのメンバーの取り組みやMIRU2023の様子について報告します。 目次 目次 MIRU2023 企業展示 全体の動向 若手プログラム インタラクティブセッション [IS3-46] 着用者の体型を考慮した
CADDiの機械学習モデル開発の流れと継続的な改善
2023/08/03
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みなさんはじめまして。CADDiで図面解析チームのテックリードをしている稲葉です。今日は、我々のチームがどういった図面解析の機械学習モデルをどのように開発しているのか、それをどのように改善しようとしているかを紹介したいと思います。 目次 どういう図面解析が必要なのか CADDiの機械学習モデル開発の流れ 継続的な機械学習モデルの改善に向けて おわり
TFRecordとWebDatasetを使った分散並列学習とパフォーマンス調査
2023/07/28
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はじめに Turing株式会社の自動運転MLチームでエンジニアをしている越智 (@chizu_potato)と塩塚 (@shiboutyoshoku) です。 Turingが目指す自動運転は、大量のデータで学習された非常に賢い機械学習モデルを活用することです。そのために、走行パートナーの方たちと協力して創業時からこれまで大量の走行データを取得してきました。走行データは車両に取り付けられた複数カメラ
大規模言語モデル(LLM)の作り方 Megatron-DeepSpeed編 Part2
2023/07/24
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はじめに Turing 株式会社リサーチチームの藤井(@okoge_kaz)です。 Turingでは、自動運転を支える技術のひとつとして大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)に注目しており、関連する技術の研究開発を行っています。 つい先日、大規模言語モデルの事前学習を行う際に用いられることが多いmicrosoft/Megatron-DeepSpeedが大きくupdateされました。(日本時間 2023/6/13, 2023/7/21に大きな変更
新卒機械学習エンジニアが生成AIによる新機能開発で得た知見と成長したポイント
2023/07/24
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このブログでは、CAMに新卒入社した４人で協力して開発した「記事校正機能」と「タイトル生成機能」の詳 ...
大規模言語モデル(LLM)の作り方 GPT-NeoX編 Part 1
2023/07/19
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はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 の藤井(@okoge_kaz)です。 大規模モデルへの注目の高さを肌で感じる今日このごろですが、事前学習の知見については依然として十分に共有されているとは言い難いと個人的に感じています。 Turing株式会社では、次世代の自動運転技術を支える技術の1つとして大規模言語モデルに注目してお
クラシルにおけるElasticsearch v7へのアップグレードおよびElastic Cloudへの移行
2023/07/10
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はじめに 移行が必要となった背景 Elastic Cloudへの移行およびv7へのバージョンアップ 旧構成について 構成図 なぜElastic Cloudか なぜ移行と同時にアップグレードを行ったか なぜ最新のv8ではなくv7か サーバサイドの修正内容 新構成について 構成図 Traffic Filter経由での接続 監視 Datadog Elastic Status ログ deprecation slowlog audit 権限管理 S3バックアップ Kibana Spaceのロゴ調整 辞書・
驚き！AutoML課金テクニック解説〜Vertex Forecast編〜
2023/07/10
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はじめに こんにちは。Insight Edge, Data Scientistのnakanoです。 これまで機械学習モデルを使用する際は、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの選択、 ハイパーパラメータの調整といった複雑な手順を専門知識を持つデータサイエンティストが手作業で行う必要がありました。 しかし最近は、クラウドベンダーが提供しているAutoMLサービスの認知度も上がり
データサイエンスグループが心からおすすめする本をまとめてみた
2023/07/07
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こんにちは、タイミーのデータ統括部データサイエンス（以下DS）グループ所属の 小栗 です。 今回は、DSグループのメンバーにおすすめの本を聞いてみたのでご紹介します！ *1 おすすめ本を通して、DSグループの雰囲気や、業務で活用するスキル・知識について、みなさんに伝わればいいなと考えています。 データサイエンス（DS）グループの紹介 本題に入る前に、軽く
LLM活用促進に向けたPlatform Engineeringからのアプローチ
2023/07/05
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KEELチーム の相原です。 今回は流行に乗ってLLM(Large Language Models)の話です。 とは言うもののLLMは単なる流行ではなく新たなパラダイムと言っていいでしょう。 解けるタスクの幅は未だ底が知れず、機械学習とは求められる能力も多少異なることからソフトウェアエンジニアである私の周りでも大きな変化が起きていると感じます。 LIFULLでもこの変化をコーポレートメッセ
大規模言語モデルを使って自動車走行時の状況説明をさせてみる？ -社内LLMハッカソン記-
2023/06/30
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Turing株式会社の自動運転MLチームでエンジニアをしている岩政です。 Turingの自動運転MLチームでは、完全自動運転の開発に向けて、走行データから自動走行が可能な深層学習モデルの作成およびデータ基盤の整備、視覚情報以外にも言語を活用したマルチモーダルな基盤モデルの作成に取り組んでいます。 本記事では、視覚情報を認識するモデルと大規模言語モデルを組
大規模言語モデル(LLM)の作り方 Megatron-DeepSpeed編 Part1
2023/06/29
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はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 横田研究室の藤井(@okoge_kaz)です。 大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)への注目がGPT-4のリリース以降高まっていますが、LLMを作るための知見は十分に共有されているとは言い難いと個人的に感じています。 Turingでは、Vision and Language, Video and Languageなどのマルチモーダルなモデルの研究開
与信モデル更新マニュアルを作成した話
2023/06/23
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この記事は、 Merpay Tech Openness Month 2023 の14日目の記事です。 はじめに こんにちは。メルペイの機械学習エンジニアの @fukuchan です。私の所属している機械学習チームでは、お客さまの与信枠の決定に関わる機械学習モデル(以下、与信モデル)の開発と運用を行っています。現在、機械学習チーム及び与信管理部では「与信モデル更新マニュアル」を作成し、このマニュアル
大規模モデルを支える分散並列学習のしくみ Part1
2023/06/20
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はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 横田研究室の藤井(@okoge_kaz)です。 自然言語処理分野における大規模深層学習の重要性は日に日に高まっていますが、GPT-3, GPT-4 などのモデルの学習には膨大な計算コストがかかり、容易に学習できなくなっています。実際、モデルサイズが近年急速に大きくなっていることにより、学習に必
後任者を救うための究極引き継ぎドキュメント
2023/06/20
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はじめに ドキュメントを残さないといけないことはなんとなくわかる。 なのでNotionなりkibelaなり社内で使うツールにちょこちょこドキュメントを残していたりもする。 だけどさ、残したドキュメント見られてます？使われてます？ 本当に大事なことは自分が理解できるドキュメントではなく、読者が理解できるドキュメントを残すことなんじゃないか・・・!? ちなみに