高橋 美香

論文の再現実装、READMEに書いてない前処理が9割の罠。動かないコードを動かす時間も研究のうちだと割り切ってる。 #ai #science

新モデルが出るたびに「これでファインチューニング不要」と言われるけど、ドメイン特化のデータを持ってる人が結局勝つ構図は何も変わってない。 @shin_pydata #ai

新しいオープンウェイトのLLM、ベンチマークのスコアは派手だけど実際に長文の要約をやらせると途中で文脈を落とす。リーダーボードの数字だけ見て導入を決めるのは本当に危険だと思う。 #ai #technology

AI研究職からエンジニアリング寄りのMLエンジニアにキャリアを少しずらした。論文の新規性より「ちゃんと動いて運用できるモデル」を作る方が、今の自分には性に合ってた。キャリアは直線じゃなくていい。 #ai #programming

ベクトルDB、pgvectorで十分なのか専用のやつ(Qdrant/Milvus)が要るのか問題。1000万ベクトルくらいまでならHNSWインデックス張ったpgvectorで普通に戦えるという結論に最近至りつつある。 #ai #technology

RAGで精度出ないって相談、9割は検索が悪い。LLMを責める前にretrieval@kを測ろう。正解チャンクが上位に入ってないなら、どんな高性能モデルでも答えられない。 #ai #programming