いまさら理解する Transformer の概要(数式は使いません)
・Transformerの基本概念を数式を用いずに直感的に解説しています。 ・大規模言語モデル(LLM)の仕組みを学びたいエンジニア向けの内容です。 ・社内輪読会での学習成果を基に、技術の全体像を分かりやすく整理しています。
株式会社アルダグラム
あるだぐらむ
法人代表者名: 長濱 光
法人番号: 8010401145542
証券コード: -
事業概要: -
郵便番号: 1050001
本社所在地: 東京都港区虎ノ門2丁目2番1号
従業員数: -
従業員数(男性): -
従業員数(女性): -
創業: 2019-05-08
・Transformerの基本概念を数式を用いずに直感的に解説しています。 ・大規模言語モデル(LLM)の仕組みを学びたいエンジニア向けの内容です。 ・社内輪読会での学習成果を基に、技術の全体像を分かりやすく整理しています。
Firebase Identity Platformを利用したSAML認証によるモバイルアプリへのFirebaseログイン実装方法を解説。 現時点ではWebログインのみサポートしているため、Webでの認証結果をサーバー経由でアプリに渡すことで実現。 モバイルアプリ開発者、バックエンド開発者向けの記事。
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iOSのWebViewで発生する縦書き表示の不具合について、その原因と対処法を解説します。 Web版では正常に表示されるが、アプリ版(WebView)で表示が崩れるという事象に対応した内容です。 iOSアプリ開発者、およびWebViewでの表示品質に課題を感じているエンジニア向けの記事です。
Google Cloud Speech-to-Text V2のchirp_3モデルでasia-northeast1リージョンを利用する際に発生したPERMISSION_DENIEDエラーについて解説します。 特定プロジェクトでのみ発生するこの問題は、モデルの一般提供終了が原因である可能性が示唆されています。 Google Cloudのインフラや機械学習、プラットフォーム関連のエンジニア、およびプロジェクト管理者向けの記事です。
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アルダグラムのQAチームでは、Claude Codeのskillを活用してテスト分析からテスト設計までのQAプロセスをAIエージェント「qa-orchestrator」として整備・共同運用しています。 これにより、QAプロセス全体をAIに任せることが可能になり、効率化と品質向上が期待できます。 この取り組みは、固定制インプロセスQAからの脱却を目指すものです。
アルダグラムのQAチームでは、Claude Codeのskillを活用してテスト分析からテスト設計までのQAプロセスをAIエージェント「qa-orchestrator」として整備・共同運用しています。 これにより、QAプロセス全体をAIに任せることが可能になり、効率化と品質向上が期待できます。 この取り組みは、固定制インプロセスQAからの脱却を目指すものです。
- アルダグラムのQAユニットが、固定制インプロセスQAからプール制へQA体制を再設計した経緯と運用について解説しています。 - プロダクトの成長と開発組織の拡大に伴う課題を解決するため、QA体制の移行を決断しました。 - QAエンジニア、開発組織のマネージャー、プロダクトマネージャーが対象です。
* "Attention Is All You Need"論文で知られる「Attention」のメカニズムについて、LLM輪読会で学んだ内容を共有する記事です。 * 機械学習や自然言語処理の基本的な概念であるAttentionについて、その概要を掴みたいエンジニアや学習者. * LLMの学習会や輪読会に興味がある方、あるいはAttentionの概念を初めて学ぶ方.
* "Attention Is All You Need"論文で知られる「Attention」のメカニズムについて、LLM輪読会で学んだ内容を共有する記事です。 * 機械学習や自然言語処理の基本的な概念であるAttentionについて、その概要を掴みたいエンジニアや学習者. * LLMの学習会や輪読会に興味がある方、あるいはAttentionの概念を初めて学ぶ方.
・ほとんどのエンジニアは、四則演算すらプログラムで実装できないのではないか、という問いかけから始まる。 ・簡単な四則演算プログラムの実装を例に挙げ、その難しさを解説する。 ・プログラミングの基礎能力を問う記事であり、エンジニア全般、特に初学者や基礎を見直したいエンジニア向け。
・ほとんどのエンジニアは、四則演算すらプログラムで実装できないのではないか、という問いかけから始まる。 ・簡単な四則演算プログラムの実装を例に挙げ、その難しさを解説する。 ・プログラミングの基礎能力を問う記事であり、エンジニア全般、特に初学者や基礎を見直したいエンジニア向け。
Ruby on Rails製の「KANNA」のバックエンドにおける、案件インポート処理のメモリ使用量改善に関する記録。 Workerのメモリ枯渇問題を計測、クイックウィン、根本対応の段階的アプローチで解決。 - Ruby on Railsバックエンド開発者 - メモリ使用量に課題を持つシステム開発者 - パフォーマンスチューニングに関心のあるエンジニア
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・GitHub Actionsのコスト削減とCI実行時間の短縮を目的として、ランナーをBlacksmithに移行した事例を紹介します。 ・PoCから本格移行までのプロセス、導入時の課題、そして結果について解説します。 ・バックエンドエンジニアやインフラエンジニア、テックリード、エンジニアリングマネージャーが、CI/CDのコスト最適化とパフォーマンス向上に役立つ知見を得られます。
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社内分析基盤をAurora MySQL/PostgreSQLからBigQueryへ移行した事例。 Google Cloud Datastreamを利用し、CDCパイプラインを構築。 方式選定の経緯と設計判断について解説。 【対象者】 - インフラエンジニア - データベースエンジニア - SRE
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