（続）ファッションにおける類似商品検索アルゴリズムの性能評価 - DROBEプロダクト開発ブログ
概要 背景・目的 関連研究 提案手法 実験 アルゴリズムの説明 順位相関の確認 定量評価 定量評価の内訳 定性評価 おわりに 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 概要 ファッションアイテムを特徴づけるための情報として、画像とテキストがある。これらは異なる情報を含んでいると考えられる。 類似のファッションアイテムを検索する場面で、画像とテキストの情報を両方活用することで、検索の精度を向上させることができると推測される。 類似のファッションアイテムを検索するタスクで、両方の情報を活用した提案手法の性能を評価し、片方の情報だけを活用するよりも、大幅に性能が改善することを確認した。 背景・目的 この記事は以下の記事の続編です。 tech.drobe.co.jp 以前の記事で、私たちはプロのスタイリストが作成した評価データセットを用いて、複数のアルゴリズムを類似商品検
GPT-3.5-turbo を Fine-tuning して GPT-4 相当の性能を獲得する - DROBEプロダクト開発ブログ
はじめに 結論 背景 課題 Fine-tuning とは？ Data の準備 Fine-tuning を実施 結果 おわりに 参考 はじめに こんにちは、DROBE の都筑です。 みなさん LLM 使っていますか。今回は GPT-3.5-turbo の Fine-tuning の事例を紹介します。 結論 GPT-4 を利用して得られたデータを使って GPT-3.5-turbo を Fine-tuning する事で、特定のタスクに関しては GPT-4 相当の性能が出る事が確認できた GPT-4 利用時点で使っていたプロンプトをそのまま使った場合の性能が一番高く、token 節約のためにプロンプトの省略をすると性能が劣化した 背景 LLM を利用したサービスの開発において、OpenAI を利用する場合にはモデルの選択肢がいくつかあります。2023年9月現在では、GPT-4 と GPT-3.5-
LLM で長文から構造化データを抽出する - DROBEプロダクト開発ブログ
はじめに こんにちは、DROBE の都筑です。 みなさん LLM 使っていますか。今回は LLM を利用して長文から構造化データを抽出する手法について記載します。 構造化データの抽出 LLM を利用して構造化データを抽出することを Extraction と呼びます。 Extraction は以下のようなユースケースが考えられます。 テキスト情報から構造化したデータを抽出し DB にインサートする 外部 API を呼ぶために入力を解釈してパラメータを抽出する Extraction は非常に有用ですが、元となるテキストの最大長は利用する LLM の最大 token 数に依存します。 LLM と長文の処理 長文を LLM で扱うユースケースとしては文章要約がアプリケーションとして想定されることが多く、いくつかの方法が考案されています。LangChain の公式ドキュメントを覗くと、以下の 3 つ
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