#エンジニア系記事まとめ

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noteに投稿されたエンジニア系の記事のまとめ。コーディングTIPSよりは、考察や意見などを中心に。

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ChatGPTを使った社内ドキュメントを読み込んで回答できるアシスタントBotを作りました！

※2023.04.25 予想以上に見られているので追記 ChatGPTはAPIでの利用なので学習はされません。また入れてる情報は社内のだれでも見れてよい情報に留めており、顧客情報を始めとした個人情報などは一切含めていません。STORES サービスに関わる情報も含んでおりません。入れているのは社内業務における経費精算などの各種申請の手順、オフィスの利用ルール、福利厚生の解説などに限定されています。この記事は STORES PX Advent Calendar 2023 S

LMQL(Language Model Query Language)概観

ChatGPTのように対話的にAI（LLM）を扱う場合は、AIがズレた応答をしてきたときでも人間が補正／修正することで適切なアウトプットを求めることができます。しかしソフトウェアの中にLLMを組み込む場合は、自動化が目的なのもあって人間による補正を働かせることは困難なので、そのアウトプットには一定の安定性が求められます。一方で、安定的な性能が出るプロンプトを作成するには特殊なノウハウが必要であり、そのためにプロンプトエンジニアリングという技術があります。ただこのプロンプト

フェーズ別エンジニア組織の課題と採用手法まとめ

Findyでエンジニア組織づくりや採用を支援する事業に取り組む中で、様々な企業のフェーズ別の課題をお伺いする機会をいただきました。あらゆる職種での組織作りに共通していることですが、各フェーズで起きる課題感や対策などは再現性があることが多く、今後フェーズが変わっていく企業に向けて、参考情報の共有になればと思いnoteを書きました。主に以下の整理とその解説を文章で書いていきたいと思います。創業期（シード/シリーズA）プロダクト立ち上げ期はPMFの実現とシステムの拡張からス

ローコードとLLM 〜最適化と自己修復の未来〜

まとめプログラミングの未来では、最適化と自己修復がキーワードとなり、エンジニアは検品作業が主な役割になると考えられます。ローコードツールは、否応なしにLLMとの共存を求められ、対応できなければかえって足かせとなってしまい淘汰されるでしょう。そして、ローコードやノーコードの概念が意味を持たなくなるでしょう。しかし、未来はシステムのチューニングに焦点を当てた業務になり、チューニングのための学習データを幅広に獲得できる現在のローコードプラットフォーマーは、きたる未来に備えて強

無料GPT-4アプリの公開とクリーンデータセットの作成について

※ 本記事の取り組みのその後については以下で紹介しています。どうもこんにちは。最近、大規模言語モデル（LLM）の個人開発に取り組んでいる@kun1em0nと申します。この度、最近話題のChatGPTの最新モデルGPT-4を無料で使用できるアプリを作成したので公開いたします。今回アプリを無料で公開する意図についてこの記事で説明したいと思います。 Japanese-Alpaca-LoRAの作成前回の記事ではスタンフォード大学が作成したStanford Alpacaの日本語対

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