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GENIAC第3期のLLM開発で使用したロングコンテキスト評価のベンチマークを公開

ABEJAの藤原データサイエンティストが、経済産業省とNEDOのプロジェクト「GENIAC」第3期で、エージェント用基盤モデルの開発過程で使用したロングコンテキストLLM評価のベンチマークを公開した。

Differential Transformer V2は、V1の2つのアテンションの差分を取るシンプルなアイデアを発展させ、アテンションノイズ抑制やスケーリング効率向上などの改善を実現した。

ABEJAのスクラムチームが、プロダクトオーナーとの関係が停滞する中、「象・死んだ魚・嘔吐」という手法で言語化できない違和感を整理し、再び同じ方向を向くまでの実践をスクラムマスターの視点で記録した。

ABEJA社のシステム開発部エンジニアが、Python開発環境の最新テンプレートを紹介した。パッケージマネージャーがpoetryからuvへ移行し、ruffにformatter機能が統合されるなどの変更点を説明している。

研究者が、ロングコンテキストLLMの評価タスクの一環として、汚染された長文コンテキストへの耐性を評価するタスクの検証を行った。