Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog
複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした要約結果をClaude3 Sonnet
生産性向上のために身に着けたい10のこと - Qiita
はじめに こんにちは。 普段働いているとき「どうやったら生産性があがるんだろう？」と思うことが時々あります。 「生産性向上」といっても具体的にどうするのか、なかなかイメージがつきにくい方も多いと思います。 この度、最近色々なところで目にする「世界一流エンジニアの思考法」という本を読みました。 この本では主に生産性を向上させるためにアメリカの一流エンジニアが行っている習慣や考え方について書かれており、 そこから個人的に身に着けたい10のことをピックアップしました。 内容について 筆者の牛尾さんはマイクロソフトの現役ソフトウェアエンジニアです。 そこで出会う一流エンジニアたちの考え方や、実践していることについて書かれている内容となっています。 アメリカでの内容なので日本では考え方のことなる部分もあるかもしれませんが、参考になる部分は多く 働き方や思考法について考えさせられる内容です。 個人的に
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