LLMプロダクト開発のことはじめ #02 ~ よい応答を得るためのプロンプト制約

こんにちは。NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。

本記事はなつやすみ特集として、『LLMプロダクト開発のことはじめ』をテーマとした 5分で読める コラムを紹介します🌻

といいつつ今回は文量が多くなってしまいました...。 ゆるく書くつもりなので、役に立つかどうかは分かりません 🐈

LLMプロダクト開発のことはじめ #01 ~ 問いをデザインする

こんにちは。NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。

本記事はなつやすみ特集として、『LLMプロダクト開発のことはじめ』をテーマとした 3分で読める コラムを紹介します🌻

ゆるく書くつもりなので、役に立つかどうかは分かりません 🙏

2024.07 - Algomaticで話題になった生成AIニュースまとめ

こんにちは。Algomatic NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。

本記事では Inside Algomatic という podcast の「Algomaticで話題になった生成AIニュースまとめ」という回で用意している会話ネタの一部として、7月に話題となったニュース一覧を公開します。なお以降で記述するニュースは、社内 slack や技術キャッチアップ会等から抽出しています。

LLMのシステム導入時に行いたい動作検証について

こんにちは。NEO(x) 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。

LLM から望ましい出力を得るための評価については、評価セットを用いた定量評価などが挙げられますが、本記事では システムへのLLM導入 という側面から動作検証に焦点を当てた話をコラムとして記述します。

LLM の評価に関する紹介は、以下のブログで紹介しているのでこちらもご参照いただけると嬉しいです。

AIエージェントのイベントで「コード生成を伴うLLMエージェント」について登壇しました

こんにちは。NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。

2024/07/18 に行われた『Tokyo AI Talks, 応用機械学習と人工知能セミナー: AIエージェント』で登壇いたしましたので、本記事では簡単にイベント概要を振り返りいたします。

社内で Dify ハッカソンを開催しました！

はじめに

はじめまして、Data Scientist の山内（@jof_5）です。

本記事では、先日、社内で開催した Dify ハッカソンの様子について紹介します。

2024.06 - Algomaticで話題になった生成AIニュースまとめ

こんにちは。Algomatic NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。

本記事では Inside Algomatic という podcast の「Algomaticで話題になった生成AIニュースまとめ」という回で用意している会話ネタの一部として、6月に話題となったニュース一覧を公開します。なお以降で記述するニュースは、社内 slack や技術キャッチアップ会等から抽出しています。