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常に有用です。他方、その処理速度の遅さや費用は大規模なプロジェクトでの活用にあたっての障壁となり得ます。 本記事では、こうしたLLMの課題を克服するためにさまざまな工夫を施し、LLM及びその周辺技術のポテンシャルを最大限に引き出して大規模商品データのカテゴリ分類問題を解決した取り組みについ

Findy Team+でフロントエンドエンジニアをしている 川村(@peijun333)です。 Findy では、フロントエンドのコード品質と安定性を確保するために Jest などのテストフレームワークを積極的に活用しています。通常、Jest は CLI から実行してテスト結果をコンソールで確認しますが、コマンドを用意する手間や、テスト経過のデバッグのために都度 console.log などでその内容を確認しなければならずとても不便です。 そこで、今回はテストの自動化とリアルタイムなフィードバックを提供する JavaScript の統合テストツールである Wallaby.js を紹介します。Wallaby.js を導入することで、開発効率の向上が期待できます。 Wallaby.js とは？ 前提条件 VS Code でテストの修正 Wallaby.js はリファクタリングに強い スナップシ

Suraya Mohamed | April 12, 2024 In the corner of a busy office at the NHK Broadcasting Center in Shibuya, Tokyo, a staffer rearranged books, vinyl records and tchotchkes on a bright red shelving unit. The production crew double-checked equipment settings and made small adjustments to the lighting. Another worker added a few more posters to the tall white file cabinets. Cameras were set and microph

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私たちに最も寄せられる質問は次のようなものです： RemixはNext.jsと一体どう違うの? この記事では私たちはこの質問を答えるべきのようです！私たちはこの議題をストレートに、そして何の感情的な議論なしに言及していきたいと思います。もしあなたがRemixのファンになってくれていて、この記事を見て、今すぐにでもNextよりもRemixの方がすごいぜ 😎、と自慢するようなツイートをしたい気持ちが出てきたとしても、もしできれば、自慢するというような形ではツイートをなるべくしないようにお願いしたいです。私たちは Vercel で働いている方々と Vercel が立ち上がる前から友達です。そして、彼らのやっていることはとても素晴らしく、私たちは彼らを尊敬しています。 ただ、勘違いをしてほしくないのは、私たちはRemixはNext.jsよりも優れている特徴があると思っています。（そうでなければ、

今までで最もインパクトのあるGPTsが完成しました。 その名も、「GAS Interpreter」です。 このGPTは名前の通り、Code Interpreter のように Google Apps Script コードを生成し、その実行までを行います。 他者に使ってもらうものではなく、自分専用のプライベートGPTです。 人によっては、Code Interpreter よりも便利です。なぜかというと、インターネットアクセスができることに加えて、GAS の便利で豊富なライブラリやリソースが活用できるためです。 例を示します。 GAS Interpreter の可能性以下に示す、いくつかの業務フローの実例をGAS Interpreterで行い、業務活用への可能性を示します。 今日の予定を聞きます今日の予定を教えて下さい 正確に今日の予定を教えてくれました。 会議参加者の相手に連絡したいので、その

在宅勤務している人、多いですよね。 いつでも配達を受け取れてとても助かります。 しかし...2階で仕事をしていると、 インターホンの音が聞こえにくい！ 他のことに集中していると気づかない！！！！ せっかく配達に来てくれたのだから、一発で受け取りたいものです。 エンジニアらしく仕組みで解決しましょう！ 忙しい人のための超要約 インターホンの室内モニタのA接点を使用します（鳴ると接点が閉じる） RaspberryPi Zero WH を用いて、A接点のオンオフによりGPIOの出力3.3VをGPIO17に印加する回路を組みます GPIO17に印加されたことをPythonスクリプトで検知します 検知したらLINE Messaging APIを使用してpush通知を送信します この説明で理解できる人は、記事全体を読む必要ないと思います。 電子工作初心者でも理解しやすいよう丁寧に書き上げたので、ぜひご

今日はちょっと驚いたことがあったので、自分の記録のためにも書き残しておきたい。 ライブサイトの問題　自分のやっているプロジェクトで問題が起こって、その障害の復旧と調査にあたっていた。問題は大きいが、DividedByZero が起こっている。これはスポットしやすい。 自分の見慣れたコードパスをログを頼りに DividedByZero が起こりうるところを特定する。 実際にそれが起こるところは２点と特定する。 フロントエンドが０台になる アプリケーションの必須の設定が０になっている どちらも通常あり得ないが、どう考えても前者である可能性は低い。もし前者だとしたら、問題はここだけに収まらない。最近変更を他のチームが加えた後者が最も有力だろう。何せ今までそれは起こったことが無いから。調査に協力してくれた Cooper も同意見だった。 問題の特定に時間を使う　残念ながらログが出てないので、調査が

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Train, Test, and Validation Sets By Jared Wilber In most supervised machine learning tasks, best practice recommends to split your data into three independent sets: a training set, a testing set, and a validation set. To demo the reasons for splitting data in this manner, we will pretend that we have a dataset made of pets of the following two types: Cats:      Dogs: For each pet in the dataset we

THE ODD BIRDS AI PROJECT Exploring back to basic methods for unique AI-driven consistent frame-by-frame animation. By Arvid Tappert. Information This site showcases the process of creating the Odd Birds AI model, trained on my own work, and how I use this model as a foundation to explore new methods for various outputs and to create unique Gen AI animation with old school techniques. I'm prioritiz

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【カッティングシート】ホームセンターで買うべき道具とは？わかりやすく解説！ DIY用品を通販で購入しよう！おすすめの通販サイト5選をご紹介 (2)デザインを印刷する 図2-1：デザインを塗りつぶして印刷した状態 図2-2：デザインのアウトラインのみ印刷した状態 コピー用紙にデザインを原寸大で印刷します。この線に沿ってデザインナイフで切っていきますので、できるだけ濃い目に印刷しましょう。図2-1のように塗りつぶして印刷した方が作業し易いと思います。図2-2のように線で印刷すると、ナイフで切っている際に、線の真上なのか線の内側なのか、どこを切れば良いかがわかりにくいかと思います。 (3)スティック糊でシートに貼り付ける 図3-1：シートにデザインを貼り付けます 図3-2：スティック糊で貼り付けた状態 スティック糊で貼り付けて、こんな状態になりました。ここまでで10分経過。 ちなみに水糊（アラビ

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Author: Yu Shioji (塩地 優) Article type: Article(研究) Article number: 240021 2024年3月1日に、東京・お台場のヴィーナスフォート跡地に開業したイマーシブ・フォート東京は、世界初のイマーシブ(没入)体験に特化したテーマパークです。運営母体が、USJをV字回復させたことで知られる、森岡氏率いる株式会社刀ということもあって、特にマーケティング面でどのような取り組みがされているのか、興味を持たれるところだと思います。一般にマーケティング手法というのは、表に出てくることは多くないのですが、イマーシブ・フォート東京の場合は後述のように、思うように集客ができていない可能性が高く、このため、様々な手法が見える形で表出しています。ここでは、まず業績面の推計を行い、それをもとにして、なぜ、どのような手法が用いられているのか、分析していき

「これまで見たことがないようなオープニング映像！」「大河ドラマ史上いちばん感情に響いてくる」など高評価を得ている「光る君へ」のタイトルバック。この映像はどのようなコンセプトで制作されたのか。映像制作を担当したフィルムディレクターの市いち耒き健太郎さんに話を聞いた。 まず考えたのは、“時代が変わっても、変わらないなにか”で描きたいな、と ──今回のタイトルバックは、どのような意図で制作されたのでしょうか？ 「光る君へ」は、今から1000年前とずいぶん遠い時代の物語です。生活の様子もコミュニケーションの仕方も、今とは大きく違っていたようです。でも、そんな1000年前にも、人の恋心や人生、創造性に対する思いなど、現代に通じる美意識はきっとあるはずです。 そこで考えたテーマが、1000年前も今も変わらない人生へのロマンティシズム。その普遍的な美しさを、“光と触感”によって耽たん美び的に描けないだろ

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