データエンジニア

【表彰式レポート】ブレインパッドの若手エンジニアが「2023 Japan AWS Jr. Champions」を受賞!

ブレインパッドのエンジニアが、1~3年目の社会人エンジニアに特化した表彰プログラム「2023 AWS Jr. Champions」に選ばれました! 本ブログでは、表彰式の様子と受賞者へのインタビューをお届けします! こんにちは。人事部の島崎です。 「2023 AWS Jr. Cham…

【連載】数億円規模のプロジェクトを率いるITコンサル/PMに聞く、データ活用支援プロジェクトの魅力 〜大手化粧品メーカーのマーケティングを支えるデータ活用支援事例~

データ活用をシステム面から支援するデータエンジニアリング本部の魅力に迫るべく、ブレインパッドに転職した中途入社社員の声をお届けする連載企画。今回は、誰もが知る大手化粧品メーカー様にて、数億円規模のプロジェクトを一手に担う清水さんにインタビ…

【連載】エンジニアによるデータ活用のビジネス支援とは ~データ基盤構築プラットフォーム:SSP(Smart Strategic Platform)の導入事例~

データ活用をシステム面から支援するDE本部の魅力に迫るべく、ブレインパッドに転職した中途入社社員の声をお届けする連載企画。今回は、エンジニアリング推進部で開発したデータ基盤構築プラットフォーム(通称:SSP)について、導入事例も交じえながら、分…

【データエンジニアインタビュー】ブレインパッドでの働き方

ブレインパッドで働く様々な職種の社員を紹介するインタビュー企画。今回は、データエンジニアとしてブレインパッドに中途入社した社員に、「ブレインパッドでの働き方」「ワークライフバランス」をテーマに様々な質問にリアルに答えてもらいました!こんに…

【連載】DX時代に求められるエンジニア組織を目指して~データエンジニアリング本部の横断組織を担う”エンジニアリング推進部”のご紹介~

データ活用をシステム面から支援するデータエンジニアリング本部(通称:DE本部)の魅力に迫るべく、ブレインパッドに転職した中途入社社員の声をお届けする連載企画。 前回に引き続き、本編も部署紹介の記事となります。 部内の横断組織であり、データエン…

Google Cloud Professional Data Engineer認定資格取得のための対策を紹介!

データ活用・DXに欠かせないデータ基盤。ブレインパッドには、クラウドプラットフォームの知識・スキルを深化させるべく、Google Cloud 、AWS、Microsoft Azure、Snowflakeの4つのクラウドプラットフォームチームから成る「クロスファンクショナルチーム(CF…

「DevSecOps Days Tokyo 2021」レポート~初登壇を終えて思うこと ~

「DevSecOps Days」は、米・カーネギーメロン大学や先端テクノロジー企業の有志が始めた、現代のサイバー脅威に対応しながら、高機能でセキュアなシステム開発を行う手法についての情報交換を行うコミュニティ・イベントです。 2021年12月に開催された当イベ…

【連載】ブレインパッドでデータエンジニアとして働く魅力 ー ビジネスに必要なヒト・モノ・カネをデータで捉える仕事、企業経営に貢献するデータ活用の支援を通じて ー

データ活用をシステム面から支援するデータエンジニアリング本部(通称:DE本部)の魅力に迫るべく、ブレインパッドに転職した中途入社社員の声をお届けする連載企画。 第2回となる今回は、前回に引き続きデータ分析のための基盤構築やデータの可視化など、…

Google が提供するLLMサービスとPaLM2のFine-Tuningについて

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RLHFを利用して用途に応じたLLMを生成できるツールの紹介

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ソフトウェアエンジニアリングにおけるLLMの適用に関する最新論文調査【技術動向調査】

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プロンプトエンジニアリングの基本と応用

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Google の新たな生成AIモデル Gemini を技術的観点で解説

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LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げます

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【連載①】大規模言語モデル(LLM)のビジネス利用に関して注意すべき点-LLMの使用許諾条件-

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【連載②】大規模言語モデル(LLM)のビジネス利用に関して注意すべき点-個人情報や営業秘密等の保護-

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Azure OpenAI ServiceでChatGPTを使ってみた

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Azure OpenAI ServiceについてAzurePortalでできることまとめ

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LLMを効率的に再学習する手法(PEFT)を解説

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【連載③】大規模言語モデル(LLM)のビジネス利用に関して注意すべき点-著作権の侵害リスク-

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【連載④】大規模言語モデル(LLM)のビジネス利用に関して注意すべき点-海外の法規制-

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GCPで動かしたTabbyをローカルPCで使ってみた

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AzureOpenAIのネットワークセキュリティをどうするか

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ChatGPTを支える技術 コンテンツモデレーションの紹介

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LLM推論にGPUは1つでいい?FlexGenについてまとめてみた

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BERTとChat GPTの精度を比較してみた①

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BERTとChat GPTの精度を比較してみた②

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ざっくりわかるRLHF(人間からのフィードバックを用いた強化学習)

概要

ChatGPTのAPIを使って、学習用ドキュメント生成ツール作ってみた

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大規模言語モデル(LLM)のエンジン:データセットの解説

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GPT-4登場以降に出てきたChatGPT/LLMに関する論文や技術の振り返り

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【連載①】生成AIのマルチモーダルモデルでできること -タスク紹介編-

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Fine-tuningタスクでPyTorch 2.0の効果を確認する

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LLMを制御するには何をするべきか?

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継続的デリバリーにおける負荷テストの実施内容を紹介します

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LLMにガードレールを適用してビジネスリスクを抑制する

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ChatGPTとLangChainを活用してデータ分析アプリを作ってみた

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プロンプトエンジニアリング手法 外部データ接続・RAG編

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RWKV(Receptance Weighted Key Value)をつかってみた

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ChatGPT APIで「素人質問で恐縮ですが…」と鋭い質問してくるSlack Botを作った

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新旧言語モデルの比較:LLMと伝統的なアプローチのメリットとデメリット

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自律型AIエージェントのご紹介

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大規模自然言語モデル(LLM)をお試し利用できるツールを作ってみた

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【連載②】生成AIのマルチモーダルモデルでできること -画像生成+ファインチューニング編-

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Auto-GPTを使って2値分類タスクを解いてみた

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生成AIは人類のcopilotたりうるか——LLM/Generative AIの可能性と諸問題の考察

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日本語データセットを用いたMPT-7Bのファインチューニングおよび性能評価とチャットボット構築

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ChatGPT APIで社内データについて回答するSlack BotとWebアプリを作った

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LLM研究プロジェクト ブログ記事一覧

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LLMの推論を効率化する量子化技術調査 【技術動向調査】

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