「数学」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「数学」に関連する技術ブログの一覧です。
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OpenShift AIで機械学習をやってみた
2024/12/16
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はじめに こんにちはサイオステクノロジーの小野です。私は今年入社したばかりの新卒社員なので今年一年は新しいことしか学んできませんでした。その学んできた中でもOpenShift AIは一番インフラエンジニアとして学びになったと感じました。（あと単純にAIが好きだったので一番楽しかったです。）今まで、様々なソフトウェアに対してアプリケーション目線のことし
数学的に正しい自動推論チェックにより、LLM のハルシネーションによる事実ミスを防ぐ (プレビュー)
2024/12/11
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12 月 3 日、 Amazon Bedrock Guardrails の新しい保護手段として自動推論チェック (プレビュー) を追加しました。これにより、 大規模言語モデル (LLM) によって生成される応答の正確性を数学的に検証し、ハルシネーションによる事実の誤りを防ぐことができます。 Amazon Bedrock Guardrails では、望ましくないコンテンツをフィルタリングし、個人を特定できる情報 (PII) を編集し、コ
CA Tech JOB からYANSに参加してきた話
2024/12/10
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はじめに こんにちは、慶應義塾大学理工学部四年の加藤駿です。私はCA Tech JOBとしてABEM ...
【RAG評価手法】評価できないものは改善できない！？体系的に評価指標をご紹介！
2024/12/10
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構築したRAGの性能を評価はどうしたらよいでしょうか。RAGを使ったシステムを改善のサイクルを回すには評価が重要になります。RAGの評価はRAGAsをはじめとして複数の方法が提案されています。それらの方法を整理して包括的で体系的に理解できるような説明を試みました。読んでいただいた方の理解の助けになれば幸いです。 自然言語生成 (NLG) の評価の難しさ 自然言語
新着 – Amazon CloudWatch と Amazon OpenSearch Service が統合分析エクスペリエンスをリリース
2024/12/09
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12 月 1 日、 Amazon Web Services (AWS) は、 Amazon CloudWatch と Amazon OpenSearch Service 間の新しい統合分析エクスペリエンスとゼロ ETL 統合を発表しました。この統合により、ログデータの分析とビジュアライゼーションがデータの重複なしで簡素化され、ログ管理が合理化されるとともに、技術的なオーバーヘッドと運用コストが削減されます。CloudWatch Logs をご利用のお客様は、 CloudW
データ競合を気にしながらS3イベントを処理してみた 〜Rust・Lambda・DynamoDBを添えて〜
2024/12/06
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この記事は KINTOテクノロジーズアドベントカレンダー2024 の6日目の記事です🎅🎄 はじめに こんにちは。KINTO FACTORY開発グループの上原( @penpen_77777 )です。 2024年の7月に入社し、KINTO FACTORYのバックエンドの開発を担当しています。 今回は、業務の中でS3イベントを処理する際に注意すべきだったデータ競合とその解決策についてサンプルコードを通じてご紹介します。 今
マルチモーダルLLMで複雑な画像を攻略：AOAIでGPT-4oをFine-tuning
2024/12/02
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はじめに Insight EdgeのLLM Engineerの藤村です。 昨今、企業のDX推進に伴い、社内に蓄積された大量の画像データや文書の効率的な活用が求められています。弊社では、実務でLLMを活用する際、画像や表形式、複雑な図を含むドキュメントの理解が大きな課題となっています。この課題は多くの企業でも同様に直面していると考えられ、その解決は業務効率化において重要な意
生成 AI を使用して公益事業者の顧客エクスペリエンスとフィールド サービスの効率を向上
2024/11/26
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本記事は 2024 年 10 月 14 日に公開された “ Improving Utility customer experience and field service efficiency using generative AI ” を翻訳したものです。 導入 公益事業者は、私たちの家庭、企業、地域社会に不可欠なサービスを提供しています。世界のデジタル化、電化、資源の制約がますます進む中、彼らは前例のない課題に直面しています。 3 つの主要な課題が浮上しています。 インフ
PQCへの旅路：量子コンピュータ時代にデータを守るために
2024/11/14
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はじめに こんにちは。Security R&D チームのHan Juhongです。私たちのチームは、LINEヤフーグループのサービス全般のセキュリティ強化を目的に、さまざまなセキュリティ技術の研究、開...
RAGはどのように進化しているのか？RAGのパラダイムと改善手法を体系的にご紹介！
2024/11/13
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生成AIの分野でもRAGは特に注目を集めており急成長している分野です。あまりに多くの情報に溢れており、各手法をどう捉えてよいか分かりにくい状況にあります。このブログではRAGがどのように成長し、どのような改善が試みられているのかを整理して、包括的で体系的に理解できるような説明を試みました。読んでいただいた方の理解の助けになれば幸いです。 RAGの
datadogのsmoothingを"理解"する
2024/11/13
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はじめに エブリーの吉田です。 今回はDatadogのMonitor等で使用する関数、Smoothing(平滑化)について書いていきます。 公式ドキュメントにも色々書いてあるのですが、数学から離れて久しいため、再確認も兼ねてできるだけ丁寧に説明していきます。 https://docs.datadoghq.com/ja/dashboards/functions/smoothing/ datadogのsmoothingはEWMA, Median, Autosmoothがありますが、それぞれ数式以外の設定の仕
RAGでOpenAI APIのStructured Outputsを使い倒す
2024/11/11
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こんにちは。 開発本部のデータ&AIチームでデータサイエンティストをしている古濵です。 昨今の生成AIはどんどん新しいものが生まれ、日々キャッチアップを欠かせない日々を過ごしております。 9月もo1モデルが発表されましたが、今回はそちらではなく、8月に発表されたStructured Outputsを活用した取り組みについてご紹介します。 Structured Outputsとは openai.com Structured O
不安で団結するZ世代。AIで“自動化しすぎる未来”を止めるためには
2024/11/04
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不安で団結するZ世代。AIで“自動化しすぎる未来”を止めるためには 2024.11.4 監 修 株式会社Laboro.AI 執行役員 マーケティング部長 和田 崇 概 要 10代〜20代のZ世代は、彼らを取り巻く世界に対する深い不安によって団結していると言われています。その一つにあるAIへの不安は、多くの点で気候変動について若者が抱える不安と似ていて、彼らはその両方が制御不能に
Amazon Bedrock で利用可能になった Meta からの Llama 3.2 モデルの紹介: 新世代のマルチモーダルビジョンモデルと軽量モデル
2024/10/07
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7 月に、AWS は Llama 3.1 モデルが Amazon Bedrock で利用可能になったことをお知らせしました 。 生成 AI テクノロジーが驚くべきスピードで向上している中、今日は Amazon Bedrock で利用可能になった Meta からの新しい Llama 3.2 モデル をご紹介したいと思います。 Llama 3.2 は、 大規模言語モデル (LLM) における Meta の最新の進歩を象徴するマルチモーダルビジョンモデルと軽量モデル
最新の ChatGPT モデル OpenAI o1 は数理最適化問題のモデリングが(ちょっと)できる
2024/10/07
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Insight Edgeのデータサイエンティストのki_ieです。 数理最適化の専門家として、これまでさまざまな課題を数理最適化問題としてモデリングしてきました。 モデリングはアルゴリズム設計と比べて注目を集めることが少ないようですが、 実際には技術的な知見・調査を要求する骨の折れるタスクです。 このタスクを簡単にしたいとは日々思っていたところですが、最近 Open