CyberAgent社の日本語LLM OpenCALMの対話モデル用途のfinetune検証 - ACES エンジニアブログ
こんにちは、ACESでアルゴリズムエンジニアとして働いている檜口です。最近はChatGPTを始めとする言語モデルの研究開発やプロダクト改善に取り組んでいます。 昨年末のChatGPTのリリース以降、大規模言語モデル（large language model, LLM）の社会実装が急速に進んできています。弊社でも商談解析AIツールACES MeetにLLMを組み込むなど、LLMの活用を広げています。こちらに関してはLLMを活用したAIまとめ機能リリースの裏側について過去記事を書いてありますのでご興味ある方はぜひご覧ください。 tech.acesinc.co.jp LLMはOpenAIのChatGPTが最も有名ですが、最近はオープンソースでモデルを開発する流れも活発になっています。特に、英語で学習したオープンソースモデルはMeta社のリリースしたLlamaを始めとして非常に強力なものがリリース
Grafana+CloudWatchを使ったAWSマルチアカウントでのプロダクト監視基盤構築のご紹介 - ACES エンジニアブログ
ACESのソフトウェアエンジニアの稲田です。私は普段、弊社で提供しているシステムのアーキテクト設計、MLOpsをメインに担当しております。 今回は、ACES Meetという弊社のAIプロダクトサービスをターゲットに弊社のサービス監視基盤を標準化した話について、事例紹介をしたいと思います。 営業支援AIツール「ACES Meet」 想定する読者 プロダクトサービスの品質可視化の重要性について 弊社が抱えていた課題と背景 技術選定の方針 プロダクト監視基盤設計 目的 要件 監視項目 サービス品質 システム詳細メトリクス アラート通知 システム構成 監視ダッシュボードの仕組み Amazon Managed GrafanaのAWSマルチアカウントのデータソースサポート Amazon Managed GrafanaのX-Rayサポート 監視ダッシュボードのデータソースの拡張性 コスト概算 Cloud
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