この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
バックエンド視点で振り返るGraphQLを採用したプロダクト開発 - enechain Tech Blog
はじめに 技術スタック eScanチームにおけるGraphQLの使い方 開発フローの工夫 N+1問題の対応と注意点 エラーハンドリングの工夫 モニタリングの工夫 ドキュメンテーションを必須化するための工夫 その他の取り組み 振り返り 良かった点 難しかった点 今後の展望 最後に はじめに こんにちは、enechainでソフトウェアエンジニアをしている小沢です。 私が所属しているチーム(以降、eScanチーム)では、eScanという電力会社向けのリスクマネジメントシステムを開発・運用しており、その中でGraphQLを採用しています。すでにGraphQLを採用するメリット・デメリットについて様々なところで語られていますが、eScanチームでもオーバーフェッチが解消できる点、1リクエストで必要なデータをフェッチできる点などのメリットを享受するために採用しています。 今回は実際にGraphQLを採
フィーチャー開発から ホールプロダクト開発へ ~ 顧客価値へ向き合い続ける挑戦 ~ @itohiro73 #開発生産性con_findy
フィーチャー開発から ホールプロダクト開発へ ~ 顧客価値へ向き合い続ける挑戦 ~ @itohiro73 #開発生産性con_findy
概要 背景・目的 本研究の貢献 実験 評価関数とは何か LLMベースの評価関数の区別 データのアノテーション 実験の設定 実験の結果 考察 GPT-4が勝手に任意の観点を盛り込んで、意図通りの評価をしていない とは？ データセット作成における他手法との大きな差分 まとめ 貢献 今後の展開 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。 DROBEの岸本がJSAIのヒューマン・イン・ザ・ループAIのOSで発表した 「ファッションコーディネートの説明文生成における人間の評価と相関する評価関数の探索」という萌芽的な研究について内容を共有します。 概要 このブログでは、ファッションコーディネートの説明文生成における人間の評価と相関する評価関数の探索についてJSAI2024での発表内容のサマリを説明しています。 DROBEのサービスにおいて、AIを用いてコーディネート説明文を自動
銀の弾丸はない - 経営の本質的課題に向き合い続けるログラスのプロダクト開発 - loglass_product_teamのブログ
こんにちは。ログラスでVP of Engineeringとしてエンジニアリング組織全体のマネジメントをしております、いとひろ@itohiro73と申します。 ログラスの開発組織は比較的発信が活発なこともあり、採用で出会うエンジニア候補者の方々には「ログラスの開発組織はすでに色々整っているように感じます。自分が取り組むチャレンジはあるのでしょうか？」と聞かれることが多々あります。 ログラスでは、解決すべき課題や取り組むべきチャレンジは「山ほどあります」。むしろここから先のチャレンジの方が大きいです。この点をうまく伝えきれていないのは問題だと思い、ログラスでの挑戦の魅力を皆さんにお伝えするために、この記事を書くことにしました。 ログラスが取り組む大きな課題領域に対し、「銀の弾丸はない」シリーズとして、複数の記事に渡ってログラスのプロダクト開発の面白さと、多岐にわたるプロダクト開発・エンジニアリ
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ウォンテッドリーのプロダクト開発における Python の開発・運用環境
人間とアラインする要約評価関数の探索 - JSAI 2024発表内容解説 - DROBEプロダクト開発ブログ