AOAI Dev Day LLMシステム開発 Tips集Azure OpenAI Dev Dayにおいて発表したLLMシステム開発のTips集です。 ◆Prompting System Prompt は構造化・再利用を考慮せよ Prompt Store を作って複数のエージェントでプロンプトの部品を共有 Lost in the Middle…
生成AI時代のプロダクトをPMはどう思考すべきか？｜ほか
こんにちは。直感に従って、生成AIスタートアップ Algomatic にてプロダクトマネージャーを務めている帆苅（ほかり）と申します。 OpenAIが「ChatGPT」を2022年11月30日にリリースしてから約1年半が経ち、生成AIを活用したプロダクトは私たちに多くのwow!を提供してくれています。例えば、クリエイティブ分野で革新を起こすやDALL-E3やSora、コーディングやデザインを強力に支援するGitHub Copilotやfigma AI、など、今や私たちのあらゆる活動を支えてくれています。 日常生活においても、電話自動応答やメルカリAIアシストなど生成AIが活用されているプロダクトに接する機会が増えてきました。 そんな中で今回は、生成AI時代にプロダクトマネージャー（以降PM）がどのようにプロダクトを考えていけば良いのか？についての考えをまとめていこうと思います。 💡 本記
生成AI時代のソフトウェアエンジニアが持つべきケイパビリティを考える
2024-07-25 Azure OpenAI Service Dev Dayの登壇資料です
RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
なぜ僕たちは 開発生産性指標を見ていないのか / Our Strategy for Development Productivity Metrics
開発の生産性を高める新たな視点〜開発生産性フレームワークSPACE〜 での登壇資料です
LeanとDevOpsのためにE2Eテストができること
2024.6.29に行われた「開発生産性Conference2024」の登壇資料です。 https://dev-productivity-con.findy-code.io/2024
「開発生産性を上げる改善」って儲かるの？に答えられるようにする / Is development productivity profitable?
2024/6/28 開発生産性カンファレンス2024 登壇資料 https://dev-productivity-con.findy-code.io/2024
アーキテクチャレベルで考える開発生産性 / architecture-and-productivity
2024/06/29、開発生産性カンファレンス2024での登壇発表資料です。 https://dev-productivity-con.findy-code.io/2024?m=2024/m/Z8HnzjZb
技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編）
技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編） ソフトウェアの品質をテーマに研究をしている名古屋大学 森崎研究室は、ソフトウェアの技術的負債をなんらかの形で数値化する手法の研究の一環として、コードの読みにくさの原因となる要因などを分析した研究結果を発表するイベントをオンラインで開催しました。 今回発表された研究では、技術的負債を抱えたレガシーコードのリファクタリングで取り除かれた問題の90％以上が、メソッド名と実際の関数の動作が一致していない、あるいは関数名とコメントが矛盾しているなどの「命名的問題」、もしくは複雑で読みにくい多数の条件分岐や深いネストなどを抱えた「構造的問題」のいずれかであるという先行研究があることを踏まえ、どちらを優先してリファクタリングすると保守性や可読性が高くなるかを調査しています。 具体的には、命
AWS Summit Japan 2024セッションレポートまとめ（6/25 13:30更新） | DevelopersIO
2024年6月20日および21日開催のAWS Summit Japanのうち、AWSセッションおよびパートナーセッションの模様をDevelopersIOでもレポートします。随時アップデートしていきますのでお楽しみに！ イベント公式サイトでは現在もオンラインでのセッション視聴が可能です。 DAY 1：6月20日（木） 基調講演 ・AWSと創る次の時代 11:00〜 ・Dive deep on Amazon S3 ・Amazon Neptune Analyticsと生成AI活用 ・ビジネス価値を最大化！クラウドマイグレーション x 生成AI ・AWSome Day ～ 踏み出そう、AWSへの最初の一歩～AWSクラウドの基礎を3.5時間で学ぶ ・再エネ時代のエネルギーシフトに向けたエネルギー基盤を支えるAWSサービスの活用 ・イノベーションを実現するAWSの生成AIサービス ・サイバーインシデン
コードを書き始める前からテストをずっと考える ─ 継続的テストモデルとシフトレフトなテスト活動をアジャイルにどう取り入れるか - Agile Journey
読者の皆さんは、テストについてどのようなイメージをお持ちでしょうか。「開発の後に行う確認作業」といったイメージを持たれている方もいるかと思います。 しかし、開発しようとしているソフトウェアに不具合の混入を防ぐには、もっと早い段階でテストについて考えることが必要です。こういったテスト活動は、プログラムを1文字も書いていないときから始めることができるのです。 本記事では、2016年に提唱された継続的テストモデルを紹介しつつ、アジャイルとも親和性のあるシフトレフトなテスト活動について解説していきます。 DevOpsにおけるテストの考え方 DevOpsのループ図とは何か？ 継続的テストモデルとは何か 継続的テストモデルにおいてテストは「活動」である シフトレフトなテスト活動とシフトライトなテスト活動 シフトレフトなテスト活動としてのテスト駆動開発 コード実装を始める前から行うテスト活動 シフトレフ
【資料公開】価値創造と開発生産性
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2024年6月28-29日に開催の開発生産性Conference 2024で登壇しましたので、資料を公開します。 最近「開発生産性」という言葉を耳にする機会がすごく増えたような気がしますし、自分でもあるメディアの取材で「開発生産性」という単語を使ったのですが、なんとなくスッキリしない感じを抱えていました。 僕自身は「生産性」という単語の不透明さをさけるべく「開発生産性」を使ったのですが、これでも不透明さは残ったままだったわけです。 ということで、「開発生産性」が何を指すのかを深堀りした上で、この単語とどう付き合っていくべきなのかを整理したのが、このセッションです。 スライド全部を読む時間のない方もいると思いますので、以下に結論を書いておきます。 「開発生産性」に関心を持つ理由も、「開発生産性」の定義もさまざま 重要なのはコンテキスト 数字だけで全て
世界1位取った後3年間オセロAIを作り続けたらﾅﾆﾓﾜｶﾗﾅｸなってﾁｮｯﾄﾀﾞｹﾃﾞｷﾙようになった話 - Qiita
2021年、ふとしたきっかけでオセロAIを作り始め、オセロAIコンテストに作ったAIを提出し、なんやかんやあって半年かけてそのコンテストで世界1位になりました。 それで満足…？と思いきや、全然満足せず、コンテスト関係なしにオセロAIを作って早3年。この記事ではオセロAIが色々なところに私を連れて行ってくれた話と、オセロAIが深いという話をします。 この記事は2年ほど前に書いていっぱい読んでいただけた以下の記事「ｶﾝｾﾞﾝﾆﾘｶｲｼﾀ話」の続編、みたいな立ち位置です。単体で読んでも、以下の記事と合わせて読んでも楽しめます。 世界1位からさらに高みを目指す 私が参加したオセロAIのコンテスト(CodinGame Othello)は、コンテストという特性上、かなり厳しい制約が設けられていました。例えば着手する時間です。これは1手あたり0.15秒以下でないといけません。また、コード長にも制限があり
大規模言語モデル (LLM) の技術と最新動向
マルチメディア，分散，協調とモバイル（DICOMO2024）シンポジウムでの招待講演の資料です。 https://dicomo.org/
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
20240725 LLMによるDXのビジョンと、今何からやるべきか @Azure OpenAI Service Dev Day
集中して作業する技術/how_to_work_deeply
高品質と高スピードを両立させるテストアプローチ/Test Approach that Improves Quality and Agility Together
開発生産性の観点から考える自動テスト（2024/06版） / Automated Test Knowledge from Savanna 202406 Findy dev-prod-con edition
「目標管理は（技術者には）クソ」という意見に「本当にこれ」から「目標管理という言葉が間違っている」までさまざまな意見が集まる
2024年のRailsと自由について考える
