BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//connpass.com//Connpass//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:connpass-AI・LLM - GMO次世代勉強会2023夏【Online】
X-WR-CALNAME:connpass-AI・LLM - GMO次世代勉強会2023夏【Online】
X-WR-TIMEZONE:UTC
BEGIN:VEVENT
SUMMARY:AI・LLM - GMO次世代勉強会2023夏【Online】
DTSTART:20230803T090000Z
DTEND:20230803T103000Z
DTSTAMP:20261019T230213Z
CATEGORIES:
CREATED:20230720T054543Z
DESCRIPTION:8/3 13:00 タイムテーブルを一部修正しました  \n
 8/2 15:00 配信情報を公開しました ※参加申込すると表示
 されます  \n\n4年振りに次世代勉強会を開催します！\n\n
 本イベントはGMOインターネットグループ株式会社\nグル
 ープ研究開発本部（旧・次世代システム研究室）によ
 る「新技術を実サービスに利活用するために行ってい
 る研究開発」について、各担当者からトークを行う勉
 強会イベントです。  \n  \nAI、データサイエンスを用い
 た課題解決に興味がある方、  \n新しい技術や大規模な
 ウェブサービスに興味がある方、  \nGMOのエンジニアが
 普段どうのようにしているのか興味がある方  \n是非ご
 参加ください。皆さんのご参加をお待ちしています！
 ！  \n\n## タイムテーブル\n\n| 概要  \n---|---  \n17:50- | 配
 信開始  \n17:58- | オープニングトーク  \n18:00 - 18:30 | LT枠
   \nHyena: Transformerを超える次世代LLMのコア技術  \nオープ
 ンソースLLMのファインチューニングについて  \nSQL生成
 は地に足がついたLLM活用の1つだと思う  \nGitHub Copilot に
 ついて  \n18:30 - 19:00 | ローカルLLMによる業務活用：「お
 名前.com」自動QAシステムの構築と検証  \n19:00 - 19:30 | 実
 サービスのテーブルデータを用いた不正ユーザ検知  \n 
  \n※進行状況により時間が前後する場合があります  \n\
 n## トークテーマ\n\n### ローカルLLMによる業務活用：「
 お名前.com」自動QAシステムの構築と検証\n\n社内業務に
 おいて、ChatGPTを代表とするLLM（Large Language\nModel）を導
 入する際には、情報管理上の障害が発生することがよ
 くあります。しかし、ローカル環境でLLMを活用するこ
 とで、外部へのデータアップロードが不要となり、プ
 ライバシーと機密性の確保が可能となります。本研究
 では、実際の事例として、商用利用可能なLLMをローカ
 ルで調整し、「お名前.com」の自動QAシステムの構築と
 検証を行いました。このセッションでは、LLMの基本概
 念から具体的なシステムの実装方法までを解説し、さ
 らに簡単なデモを通じて理解を深めます。  \n\n### 実サ
 ービスのテーブルデータを用いた不正ユーザ検知\n\nサ
 ービスの売上や健全性に影響を及ぼしかねない不正ユ
 ーザ問題に対して機械学習を用いた不正検知モデルを
 検証します。不正検知モデルをどうやって選ぶのか？
 ・不正検知における特徴量をどうやって作るのか？・
 実データでどのくらい使えるのか？・実サービスでど
 のように使うのか？を実サービスのデータを用いた実
 践的な検証結果を交えてご説明します。  \n\n## LTテーマ
 \n\n### オープンソースLLMのファインチューニングについ
 て\n\nオープンのLLMが多く公開されていますが、特定な
 ドメインに利用するには性能不十分なケースが多いで
 す。オープンだからこそ、コンポネントが公開され、
 細かくファインチューニングが可能です。今回、ニー
 ズにマッチする性能を発揮できるように、チューニン
 グ手法やコツを紹介します。  \n\n### SQL生成は地に足が
 ついたLLM活用の1つだと思う\n\nLLMを用いて実サービスの
 コード全体を生成するには，複雑な仕様の解説を入力
 する必要があり，作業量の削減は難しいでしょう。一
 方で，スニペットや小規模なスクリプトの生成には力
 を発揮します。この特性を活かし，実サービスの運用
 に必要なSQLを生成することで，業務の効率化を目指し
 ます。  \n\n### Hyena: Transformerを超える次世代LLMのコア技
 術\n\nChatGPTなどLLMの性能の鍵となるTransformerモデルでは
 、計算量が入力長の二乗で増えるため処理可能な文章
 には上限があります。先日、この問題を解決したHyenaと
 いうモデルが発表されました。LLMの性能を更に高める
 と期待される、この新技術を紹介します。  \n\n### GitHub 
 Copilot について\n\nGitHub Copilot に関する取り組みについ
 てお話します  \n\n  \n  \n\n## グループ研究開発本部とは\
 n\nGMOインターネットグループにおいて、全社横断で技
 術的課題に取り組むCTO直下のR&D組織です。  \n直近の研
 究課題はLLM、ML、深層学習、量子コンピューティング、
 Blockchain、セキュリティなど。  \n  \n◆グループ研究開
 発本部のブログ  \nhttps://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/  \n
 ◆AI研究開発室  \nhttps://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/ai/  \n◆
 大阪ラボ（大阪研究開発グループ）  \nhttps://recruit.gmo.jp
 /engineer/jisedai/osaka/  \n  \nTwitterをはじめました  \nhttps://tw
 itter.com/GMO_RD  \n\n## 注意事項\n\n※視聴方法は登録後にご
 案内します\n\nhttps://jisedai.connpass.com/event/290866/
LOCATION:オンライン (オンライン)
URL:https://jisedai.connpass.com/event/290866/
END:VEVENT
END:VCALENDAR