Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Gemini + Vertex AI を使って作業を自動化「していく」
Search
SatohJohn
November 13, 2024
Programming
0
57
Gemini + Vertex AI を使って作業を自動化「していく」
AIミーティング 2024/11/13 で発表した資料になります
https://osaka-driven-dev.connpass.com/event/334176/
SatohJohn
November 13, 2024
Tweet
Share
More Decks by SatohJohn
See All by SatohJohn
Workforce Identity を使った 権限管理で Cloud Run を動かしてみた
satohjohn
0
230
Cloud_Run_GPU___Gemma_2_を使った_LLM_アプリケーション開発のススメ.pdf
satohjohn
0
17
Firebase Authenticationのセッション管理術
satohjohn
2
2.2k
お客様とすすめる_フロントエンドの技術支援.pdf
satohjohn
1
1.1k
コンテナ環境のKotlinアプリケーション を運用しよう _ Google Cloudを使って
satohjohn
0
160
GCPでのバッチ処理パターンを考えてみる
satohjohn
1
1.2k
GCPと連携してマスターデータ更新
satohjohn
0
200
Nuxt.js + Google App Engine でのアプリケーション開発の勘所
satohjohn
0
460
Other Decks in Programming
See All in Programming
動作確認やテストで漏れがちな観点3選
starfish719
6
1k
CDK開発におけるコーディング規約の運用
yamanashi_ren01
2
120
AIの力でお手軽Chrome拡張機能作り
taiseiue
0
170
仕様変更に耐えるための"今の"DRY原則を考える / Rethinking the "Don't repeat yourself" for resilience to specification changes
mkmk884
0
200
PHPのバージョンアップ時にも役立ったAST
matsuo_atsushi
0
110
Honoをフロントエンドで使う 3つのやり方
yusukebe
7
3.3k
さいきょうのレイヤードアーキテクチャについて考えてみた
yahiru
3
750
密集、ドキュメントのコロケーション with AWS Lambda
satoshi256kbyte
0
190
How mixi2 Uses TiDB for SNS Scalability and Performance
kanmo
37
14k
社内フレームワークとその依存性解決 / in-house framework and its dependency management
vvakame
1
560
Introduction to kotlinx.rpc
arawn
0
700
クリーンアーキテクチャから見る依存の向きの大切さ
shimabox
2
370
Featured
See All Featured
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
133
33k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.1k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
6
550
The Language of Interfaces
destraynor
156
24k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
251
21k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
21
2.5k
Making Projects Easy
brettharned
116
6k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
160
15k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
280
13k
Building Applications with DynamoDB
mza
93
6.2k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
12
960
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
172
14k
Transcript
Gemini + Vertex AI を使って 作業を自動化「していく」 AIミーティング 2024/11/13 株式会社スリーシェイク Sreake事業部
佐藤 Copyright © 3-shake, Inc. All Rights Reserved.
自己紹介 佐藤 慧太@SatohJohn • 2012/4 フリュー株式会社 入社 ToC 向けのアプリケーション開発を 10年ほど経験
リードエンジニアとして 0からサービスを 設計開発運用を経験 • 2023/1 株式会社スリーシェイク 入社 SRE として労苦 <Toil>を減らす仕事に従事 Google Cloud Partner Top Engineer ’24 生成 AI とかやってます
目的 Google Cloud Vertex AI で どういう自動化ができるのか、Toil を無くせるか を知ってもらう プロンプトエンジニアリングについて話します
モデルのチューニングについては話しません
プロンプトを作成するうえでのサイクルの1例 1. プロンプトを考える 2. プロンプトを評価する 3. プロンプトをチューニングする
プロンプトを作成するうえでの流れの例 プロンプトを 考える プロンプトを チューニングする プロンプトを 評価する
1. プロンプトを考える どんなプロンプトを書けばいいかがわからない
1. プロンプトを考える Vertex AI には プロンプトギャラリー があります https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/prompt-gallery
1. プロンプトを考える • 動画からの広告コピー作成 • 企業財務分析 • コードの一貫性のチェック • 2つのドキュメントの比較
• 面接準備Q&A • 水泳Q&A • 料理の分類 etc… https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/prompt-gallery 動画や音声ファイルなどを使った抽出、 分類タスクなど、様々あるので参考になる
2. プロンプトを評価する 出力された結果、どうなんだろう? 出力が多く自分で確認するの大変だ 前のプロンプトとの差分がわからん
2. プロンプトを評価する 出力を機械的に 評価する 他のバージョンと 比較する
2. プロンプトを評価する ~ 出力を機械的に評価する ~ Vertex AI には Evaluation Service
API があります Pointwise、 Pairwise など 様々な観点において API を叩くことで 評価することができます https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/evaluation https://sreake.com/blog/google-cloud-rapid-evaluation-api-verification/
2. プロンプトを評価する ~ 他のバージョンと比較する ~ Vertex AI には プロンプトの比較機能 があります
ただし マルチモーダルだと評価ができません 比較は3つまでです https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/start/quickstarts/quickstart?hl=ja https://sreake.com/blog/google-cloud-prompt-design/
2. プロンプトを評価する ~ 他のバージョンと比較する ~ それぞれでパラメータや モデルを変更した結果で 比べることができる 想定結果と見比べて ROUGE
の値や目視での比較を 行うことができる https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/start/quickstarts/quickstart?hl=ja https://sreake.com/blog/google-cloud-prompt-design/
2. プロンプトを評価する ここで注意していただきたいのは 本当にユーザにとって良いものなのか?は 別の話です あくまでも定量的な評価、開発者の 評価を行うものです
3. プロンプトをチューニングする 結果あんま良くなかったけど、どうしよう どうすれば良いんだろう
3. プロンプトをチューニングする Vertex AI には プロンプトの最適化 という機能があります
3. プロンプトをチューニングする 更に Notebook 環境で さらなる最適化が試せます 先程の評価と同じように、 特定の性能の評価軸に基づいて 最適化をしていきます https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/prompt-optimizer
まとめ Vertex AI を使うとプロンプトエンジニアリングに便利な機能が 揃っており、その機能を使うと手作業が自動化できます 生成 AI 開発をやっていくのに辛い部分 <Toil> を少しでも
無くしていきましょう 免責事項 ちなみに、ほとんど Gemini について話していないように見えますが Vertex AI の評価、チューニングに Gemini が利用されています
ありがとうございました Copyright © 3-shake, Inc. All Rights Reserved.