GPT から Claude 3 への移行ガイド - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。Gunosy R&D チームの森田です。 GPT-4o が発表されたこのタイミングで！？という向きもあるかとおもいますが、LLMの世界は一ヶ月もすればまったく違う状況になっているのが常なので、いずれは GPT-4o を超えるモデルが発表される時も来るでしょう。 Claude 3 Opus は一時期 GPT-4 のスコアを超え、 Claude 3 Haiku では GPT-3.5-Turbo のトークン当たりで約半額とコストパフォーマンスに優れていますし、 AWS Bedrock 経由で安定して利用できることもあり、Claude 3 は乗り換え先の候補の一つです。 Claude 3 への乗り換えには、点々とつまづくポイントがあるので、引っかかった所と回避方法をご紹介します。 今回紹介する内容はClaude 3に限らないものもありますので、ローカルLLM や他のLLM への乗り換え
SaaS Redash 終了に向けた対応と分析の民主化（方針編） - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、DR&MLOps*1 チームの楠です！ こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021 の 5 日目の記事です。 昨日の記事は UT さんの『更新できるデータレイクを作る 〜Apache Hudiを用いたユーザデータ基盤の刷新〜』でした。 5 日目と 6 日目では、DR&MLOps チームメンバーで前後編に分けて『SaaS Redash 終了に向けた対応と分析の民主化』をテーマにした記事をお届けします。 本日は、SaaS Redash サービスの終了に合わせて Gunosy ではどのような対応を執ったのか、その意思決定の部分をご紹介します！ はじめに 前提知識・背景 Redash とは？ SaaS 版 Redash の終了(End of Life) 方針1. 分析の方法と結果をシェアする文化を残したい 方針2. SQL を書かなくても分析の入り
dbt snapshot から学ぶ Slowly Changing Dimension - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、Gunosy Tech Lab DR&MLOps チームの楠です。 この記事は Gunosy Advent Calendar 2022 の 11 日目の記事です。 昨日の記事は UT@mocyuto さんの『RailsのフロントをReactへリファクタしたとき、スキーマをOpenAPIベースの自動生成にした話』でした。 この記事では、ELT パイプラインにおける Transformation ツールである dbt の snapshot という機能について紹介した後、snapshot の手法を一般化したディメンションモデリングにおける概念である Slowly Changing Dimension を包括的に紹介します。 はじめに dbt とは？ dbt についての参考資料 dbt snapshot とは？ どんなときに使える？ dbt snapshot のまとめ dbt snap
最近のニュース記事推薦手法まとめ 〜固有表現の利用から多様性の向上まで〜 - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに 他ドメインと比較したニュース記事推薦の特徴 1. ライフサイクルの短さがもたらすコールドスタート問題 2. 深い言語理解の必要性 3. 明示的なフィードバックの利用の難しさ トピック別ニュース記事推薦手法 記事の人気度合い（popularity）の考慮 概要 既存研究 固有表現（Named Entity）の明示的な考慮 概要 知識グラフと知識グラフ埋め込み 既存研究 リッチな言語表現の利用 概要 既存研究 明示的なユーザーフィードバック・post click指標の利用 概要 既存研究 ユーザーの興味をより正確に捉えるアーキテクチャ 概要 既存研究 今後のチャレンジ おわりに はじめに こんにちは、Gunosy Tech Lab (GTL) Media ML チームの大竹です。Gunosyでは「情報を世界中の人に最適に届ける」というミッションのもと、グノシー・ニュースパス・LUCR
AdKDD & KDD 2021 に参加しました - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。 GunosyTechLab の Ads ML チームの村田 (id:marice0819) です。ELDEN RING を PS5 でプレイしたいので PS5 を求めてるこの頃です。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021 の14日目の記事です。昨日の記事は ism-kit さんの「Athena view と Terraform による宣言的データモデリングとレイクハウスへの道標」でした。 今年の8月14日~8月18日にシンガポールで開催されていた KDD 2021 のワークショップである AdKDD に主に参加してきました。この記事では参加レポートとして KDD、AdKDD のアドテク関連の発表を中心にいくつかの研究と Keynote の紹介をしたいと思います。 AdKDD True Post-Click Conversion via Gro
その設定、pyproject.tomlに全部書けます - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに Gunosy Tech Lab - Media ML のsuchidaです。 最近はPythonの型アノテーションがないとあたふたする人生です。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021の3日目の記事です。 前回の記事はid:skozawa さんの施策の優先順位付けのために分析Dayを実施しましたでした。 さて皆さん、Pythonを利用する際に静的解析ツールを利用していますか？これは、コードを綺麗に保ち、保守運用を行いやすくするために非常に重要なツールです。 本記事では、Pythonコードフォーマッターなどの静的解析ツールとその設定ファイルの管理方法について簡単に紹介します。 静的解析ツールの導入 チーム内では主に、アルゴリズムの開発・運用にPythonを利用しています。 また、コードを綺麗に保ち、保守運用を行いやすくするためにコードフォーマッターな
Spark on k8s を EKS 上で動かす - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに DRE Team の hyamamoto です． 皆さん，Spark は利用されていますか？ Gunosy では Digdag + Athena によるデータ整形が増えてきており，徐々に Spark の利用は減ってきています． 思い返すと，昨年入社後の OJT も Spark から Digdag + Athena への書き換えタスクでした． 一方で，決して多くはないものの，この構成ではカバーし切れない処理もあり，そういったものに関しては Spark を用いています． 話は少し飛びますが，DRE Team では Digdag や派生するバッチ処理を実行するための Kubernetes Cluster を EKS 上に構成しています． また，一部のタスクは Kubernetes の Job として Digdag から投げることで，リソースをスケールさせつつ様々な処理が可能となっていま
その実験、再現できますか？pyenvとpoetryによる “そんなに頑張らない” 再現可能な実験環境構築 - Gunosyデータ分析ブログ
Gunosy Tech Lab リサーチインターンの北田 (@shunk031)です。 深層学習の論文を読んでいるときに著者実装が公開されている旨を見ると嬉しい気持ちになりますよね。 いざ公開レポジトリに飛んだ瞬間その嬉しさは無となることが多いですが、くじけずにやっていきたいです。 著者実装のrequirements.txtをベースにpythonモジュールをインストールするとよく見るやつ こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2020 6日目の記事です。昨日は @625 さんの goで作るfirehoseのデータ変換lambda でした。 tech.gunosy.io その実験、再現できますか？ リサーチインターンでは主にGunosyのデータを使った研究をしています。 特に私は深層学習による広告クリエイティブの評価や運用支援に焦点を当てて取り組んでいます*1。 深層
2019年のGunosy研究開発チームの振り返りとこれから - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、研究開発チームの関です。 いつのまにやら年末感が漂ってきましたね。今年もクリスマスは赤レンガ倉庫でカップルたちの中アイドルライブを見て過ごしました。*1 年越しはCDJででんぱ組と年越しを迎えるので、クリスマスも年越しも推しと過ごせて幸せです。 さて、この記事はGunosy Advent Calendar 2019の21日目の記事です。*2 この記事では研究開発チームのこの1年の振り返りと、今後について書いて行こうと思います。 自分なりの整理や、社内広報の役割も兼ねています。 はじめに 2018年までの研究開発 2019年の主な活動 業績 学会・研究会への参加 参加した国際学会（いずれも発表参加） 参加した国内学会・研究会 スポンサーした学会 参加レポート 大学での講義 ウェブ工学とビジネスモデル ウェブサービスにおけるデータ分析と機械学習 2019年の振り返り よか
A/Bテストのベストプラクティスと落とし穴 ~KDD2019 レポート~ - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに 研究開発チームの関です。古川未鈴さんの結婚、ニジマス大門果琳さんの卒業、uijinの解散とアイドル業界も激動の秋を迎えていますね。 2019年8月4日から5日間、アメリカはアラスカ州アンカレッジで開催されたデータマイニング領域のトップカンファレンスであるKDD2019にGunosyから北田と関が参加・発表してきました。 これまでに2つのレポートを公開しています。 data.gunosy.io data.gunosy.io 本レポートではTutorialとして開催された「Challenges, Best Practices and Pitfalls in Evaluating Results of Online Controlled Experiments」の内容をレポートします。 内容は現在のA/Bテストのガイドラインと言ってもいい内容で、非常に参考になるポイントが多かったです。
Gunosy MLチームでのABテストの設計と運用 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、Gunosy Tech LabのMLチームでマネージャーをしている id:skozawa です。 今日はMLチームで取り組んでいるABテストの設計と運用について紹介したいと思います。 MLチームはプロダクト横断のチームです。メンバーはグノシー、ニュースパス、LUCRAなどのプロダクトチームにも属しながら、開発を進めています。 ABテストについては以前も少し書いたことがあり、基本方針は同じなのですが、横断チーム、ロジック開発だからこそある難しさもあり、そのあたりで少し工夫していることなどを書きたいと思います。 tech.gunosy.io ABテストの設計について ABテスト開始のために、タスク、KPI、拡大判断基準の設計をするようにしています。 タスク設計 仮説を立て、タスクのゴールを設定します。 ここでは、controlとtreatmentの差分を明確にすることと、contr
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