Hayashi-Yudai
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11 months ago The architecture of today’s LLM applications
GitHubが公開している、どのようにしてLLMを使ったプロダクト開発を進めていくのがいいかという知見がまとまったブログ記事。
Open zerebom opened 11 months ago
Hayashi-Yudai
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11 months ago GitHubが公開している、どのようにしてLLMを使ったプロダクト開発を進めていくのがいいかという知見がまとまったブログ記事。
KKaichi
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11 months ago 内容 ニュースの推薦システムにおいて、女性ユーザーへの推薦が男性ユーザーへの推薦よりも有意に効果が低かったことが発見された。これは、性別に基づく好みのバイアスに起因する可能性があると考えられている。
Issueを投げた理由：推薦に関するミーティングで「男女差」が話題となったため。 こちらも読ませていただきました🙇♂️
例：推薦モデルは女性ユーザーにはファッションニュースのみをおすすめし、男性ユーザーにはNBAニュースのみをおすすめしようとする傾向がある．
提案内容：ユーザーの関心モデルを2つのコンポーネントに分解する提案を行っており、1つ目のコンポーネントは、ユーザーの行動から敏感なユーザー属性に関連するバイアスを捉えるバイアス意識のユーザー埋め込みを学習することを目指し、2つ目のコンポーネントは、公平性意識のニュースのおすすめを行うために主に属性に依存しないユーザー関心情報をエンコードするバイアスフリーなユーザー埋め込みを学習することを目指す．
貢献点 ・公平性意識のあるニュースのおすすめフレームワークを提案することによって、ニュースのおすすめにおける公平性を向上させることを探求した初の取り組みです。 • 公平性意識のニュースのランキングのためにバイアスフリーなユーザー埋め込みを学習するための分解された対抗的学習メソッドと直交性の正則化を提案しています。 • 実世界のデータセットでの豊富な実験が、我々のアプローチがニュースのおすすめにおける公平性を効果的に向上させることを示しています。
結果 提案手法は、わずかな性能の低下と引き換えに、ニュース推薦の公平性を効果的に改善できることを示す。
zerebom
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11 months ago PyCon APAC2023で発表した内容です。Pytorchなどのインストールがうまくいかなくてつらかった経験をもとに、Pythonのパッケージマネジメント周りの全体像をまとめました
Feature Storeの構築のフローチャートと構築のメリットをまとめたブログ記事。2020年の記事ですが、要件はあまり変わってないので、今も参考にできそうです。
hakubishin3
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11 months ago https://speakerdeck.com/hakubishin3/uontetudoriniokerutui-jian-sisutemunoohurainping-jia-noshi-zu-mi
第35回 MLOps 勉強会で登壇しました https://mlops.connpass.com/event/297976/
ML開発の一工程である「オフライン評価」に関する問題の解消に注力し、その結果として、推薦施策のリリース頻度が増加したり、オフラインメトリクスとオンラインメトリクスのズレを抑えることに成功しました。
https://www.wantedly.com/companies/wantedly/post_articles/864502
推薦チームが実践している推薦システムの開発プロセスやその工程の中身について紹介しています。
nogawanogawa
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11 months ago 半分は”Mikiko Bazeley”氏へのインタビュー、もう半分で、Virtual Feature StoreののFeatureFormの話をしている記事。
Feature Storeの分類
イメージはDBやコンピューティングをどこで行うかをすべてconfigで設定できるようにしつつ、DSは環境を意識せずにTransformだけに集中できるようにしたツールぽい。
その他、データ系でビジネスとエンジニアリングをうまく連携させるにはどうすると良かったか、みたいなことが書いてある
似たような記事があった（こっちは全然読めてない、ワークフローとかDAGの話の模様）
弊社、今年は頑張るらしい
Why
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