LayerX エンジニアブログ

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LLMが苦手な麻雀点数計算問題生成タスクの精度を33%から90%に上げたMulti Agentの力

GCP Google Cloud LLM MLOps 機械学習 プロダクト開発 AI・LLM事業部

LLMが苦手な麻雀点数計算問題生成タスクの精度を33%から90%に上げた話をします。「無数の選択肢の組み合わせを考えるタスクだが、正解は検証できる」という特性を持つタスクの精度を上げるノウハウを共有します。

Vertex AI PIpelinesでの実験を加速させるためのTIPS #LayerXテックアドカレ

GCP 機械学習 MLOps

この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2024 の 5 日目の記事です。 tech.layerx.co.jp こんにちは。バクラク事業部のAI-OCRグループでTech Leadをしている島越 (@nt_4o54)です。 今回は、Vertex AI Pipelinesを用いてチームで実験を行う際のTIPS的なもの…

#機械学習 #ML #Vertex AI Pipelines

経費科目推薦機能の機械学習アークテクチャ #ベッテク月間

機械学習 GCP AWS

こんにちは。 LayerXのバクラク事業部 機械学習チームのテックリードを務めております機械学習エンジニアの島越（@nt_4o54）です。 7月はLayerXのエンジニアブログがたくさん出る#ベッテク月間です。LayerXの行動指針の一つである「Bet Technology」を略して…

#機械学習 #推薦 #AI

Google ドライブにある Excel ファイルをシュッと BigQuery にロードしたときの備忘録

GCP BigQuery データ基盤

こんにちは。機械学習・データ部の @irotoris です。 どこからかダウンロードしてきた Excel ファイルのデータを BigQuery に入れてほしいという話があり、Python と pandas で Excel を読み込んでシュッと BigQuery にロードしたときの作業備忘録です。 TL;…

#BigQuery #Python