AIはソフトウェア開発の形を変えつつある。InfoQが今後開催するイベントでは、シニア・ソフトウェア開発者が、この変革的テクノロジーに関する実践的なアプリケーションと倫理的な考察を共有する。以下はそのプレビューである。
InfoQ Dev Summit Boston(6月24～25日)
基調講演：AIハイプの時代における責任ある開発者であるために
アカマイのチーフ・アーキテクト、Justin Sheehy氏が、急速に進化する AI ランドスケープにおける開発者の責任について語る。彼の基調講演では、AI をめぐる誇大広告をナビゲートすること、AI システムを賢く使用すること、そして被害を最小限に抑える AI ソリューションを開発することに焦点が当てられる。誇大広告と現実を見分け、信頼できるAIアプリケーションを構築する方法を学ぶ。
大規模言語モデルを本番環境で展開するためのベストプラクティス
マイクロソフトのデータサイエンス・AI担当プリンシパル・ディレクターであり、応用機械学習とAIに関する複数の著書を持つFrancesca Lazzeri氏が、大規模言語モデル（LLM）を実環境に導入する際の複雑さについて掘り下げる。本セッションでは、計算コスト、データ品質、モデルの堅牢性、ユーザー満足度、倫理的配慮といった重要な側面を取り上げ、LLM導入のための最新のベストプラクティスを共有する。適切なモデルの選択、パフォーマンスの最適化、スケーラブルで安全なインフラの確保について学ぶ。
InfoQ Dev Summit Munich（9月26-27日）
LLMをブラックボックスから出す：Human-in-the-Loop Distillationの実践ガイド
Explosionの共同設立者兼CEOのInes Montani氏が、最先端のNLPモデルを実世界のアプリケーションに統合するための実践的なソリューションを紹介する。本セッションでは、LLMを透明性とデータプライバシーを維持しながら、より小さく管理しやすいコンポーネントに抽出する方法を探る。
AIの助けを借りて効率的なDevSecOpsワークフローを実現する
GitLabのシニアデベロッパーアドボケイトであるMichael Friedrich氏が、AIを使ったDevSecOpsワークフローの強化について説明する。この講演では、MRレビュー、セキュリティ分析、CI/CDパイプラインのデバッグなどのタスクを効率化するための、実用的なプロンプト、カスタムLLM、AIエージェントについて探求する。
オープンソースLLMをプロダクションに活用する
dstackの創設者兼CEOであるAndrey Cheptsov氏が、オープンソースのLLMを本番環境で使用することの利点と課題を探る。このセッションでは、これらのモデルの微調整とホスティングの経済性、サービングフレームワーク、主要なオープンソースLLMオプションに焦点を当てる。
オープンソースモデルから独自のLLMを作成する
Synapsia AIのCTOであるSebastiano Galazzo氏は、オープンソースモデルからカスタムLLMを作成する方法を参加者に説明する。講演では、LoRa、量子化、Mixture of Expertsモデルを開発するためのモデルの混合などのテクニックをカバーする。
QCon San Francisco（11月18-22日）
トラック:機械学習を始める
『Machine Learning Interviews』の著者であるElastic社のプリンシパル・データサイエンティスト、Susan Shu Chang氏が主催するこのトラックでは、機械学習の包括的な紹介を行う。参加者は、理論的なコンセプトとML開発に不可欠な実用的なツールの両方を理解できる。
トラック:プロダクションにおける生成AI
DoorDashのシニアエンジニアリングマネージャーであり、『Beginning Apache Spark 3』の著者でもあるHien Luu氏が、生成AIの最新の進歩に焦点を当てたこのトラックを主催する。セッションでは、業界を超えた生成AIの実際のアプリケーションを探求し、AIが生成したコンテンツ、データ、コードを活用する際の課題と機会について議論する。
限界に挑戦するシニア・ソフトウェア開発者から学ぶことで、進化し続けるAIソフトウェア開発の展望を先取りしよう。