AI・LLM・ML基盤 - GMO次世代勉強会 2024秋【Online】

本勉強会はGMOインターネットグループ株式会社 グループ研究開発本部による「新技術を実サービスに利活用するために行っている研究開発」について、各担当者からトークを行う勉強会イベントです。

AI、機械学習、データサイエンスを用いた課題解決に興味がある方、
新しい技術や大規模なウェブサービスに興味がある方、
GMOのエンジニアが普段どうのようにしているのか興味がある方
是非ご参加ください。皆さんのご参加をお待ちしています！！

タイムテーブル

※進行状況により時間が前後する場合があります

トークテーマ

ビジネス会議に強い文字起こし&要約AIを作る

生成AIを活用した議事録作成の自動化には、文字起こしと要約のそれぞれについて精度上の課題があります。本発表では、1. 最新の追加学習手法を適用した、社内用語に対する認識率の高い文字起こしAIと、2. 会議内容に応じて指示文を自動的に最適化する要約プロンプトの作成手法について提案し、これらの有効性を検証します。

Aurora MySQLを運用していて起こったこと

Aurora MySQLはAWSでRDBを利用する際の有力な選択肢の1つです。そんなAurora MySQLですが，見た目はMySQLに似ていても細部は異なります。今回は，実際のサービスでAurora MySQLを運用する中で起こった問題や，その対処について紹介します。

LTテーマ

Self RAG × AWSでRAGの回答をアップグレード　AWS上で高精度なRAGを構築する方法

LLMに外部知識の検索を組み合わせて回答の精度を上げるRAG（Retrieval Augumented Generation）を、アプリケーションに組み込みたい、という需要が近年ますます増えています。またRAGの中でもAdvanced RAGという、より高精度なRAGの手法がいくつか提案されています。この発表では、代表的なAdvanced RAGである、Self RAGをAWS上で構築し、アプリケーションに組み込んでいく実践的な方法を紹介します。

The AI Scientist: Sakana AIの開発した論文生成AIエージェントの能力

Sakana AIは「The AI Scientist」という、研究アイデア提案、実験コードの実装と実行、論文執筆、更に論文のレビューまでの一連の研究プロセスをLLMを利用して自動化する技術を発表しました。この発表では、これがどのような技術であるのか、その能力と限界について解説します。

グループ研究開発本部とは

GMOインターネットグループにおいて、全社横断で技術的課題に取り組むCTO直下のR&D組織です。
直近の研究課題はLLM、機械学習、深層学習、量子コンピューティング、Blockchain、セキュリティなど。

◆グループ研究開発本部のブログ
https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/
◆AI研究開発室
https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/ai/
◆大阪ラボ（大阪研究開発グループ）
https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/osaka/

Twitterをはじめました
https://twitter.com/GMO_RD

注意事項

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