GPU推論処理を含むバックエンドシステム構築

ファインチューニングした自社モデルによる校閲システムの開発支援を実施しました。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

クライアントの業種と課題

クライアントはWeb広告業界の企業で、コンテンツの校閲プロセスの効率化と精度向上を目指していました。膨大なテキストデータを迅速に処理し、校閲ミスを減らし、品質を向上させることが大きな課題でした。従来のオペレーションでは、校閲作業に多くの人手を必要としていました。

提供したソリューションの概要

私たちはクライアントに対して、GPUを活用した推論処理を含むバックエンドシステムを構築しました。このシステムは、ファインチューニングした自社モデルを活用してテキストデータを処理し、校閲機能を提供します。これにより、広告コピーやコンテンツの校閲プロセスが大幅に効率化され、品質が向上しました。

プロジェクトのプロセス

1. 課題の分析と要件定義:
クライアントの現状の課題を詳細にヒアリングし、テキストデータ処理と校閲のニーズを明確にしました。
2. 課題解決が可能かを判断するためのPoCの実施
ヒアリングした事象を基に、似たような事象に対して言語モデルにより校閲が十分に機能するかどうかを検証しました。検証結果の共有とフィードバックを繰り返すことで十分な精度で校閲作業ができると判断し次のステップに進みました。
3. システム設計:
GPUを活用した推論処理を中心に据えたバックエンドシステムの設計を行いました。ファインチューニングしたモデルを効果的に活用するための最適なアーキテクチャを構築しました。
4. 開発とテスト:
設計に基づき、システムの開発を行いました。この際に、改めてファインチューニング用の学習データの作成支援と、本番環境用のモデル学習も行いました。特に正確な校閲機能に注力し、テスト環境での厳格な検証を行いました。
5. 導入と運用サポート:
システムの導入後も、運用サポートを提供し、クライアントのフィードバックに基づいて必要な調整を行いました。

成果と効果

このシステムの導入により、クライアントは以下の成果を得ることができました。

校閲プロセスの効率化: ファインチューニングしたモデルを活用した正確な校閲機能により、校閲作業が迅速に行えるようになりました。
品質向上: 高速かつ正確なデータ処理により、コンテンツの品質が向上し、校閲ミスが減少しました。

クライアントのフィードバック

クライアントからは、「新しいシステムの導入により、校閲プロセスが大幅に効率化され、コンテンツの品質が向上した」との高評価をいただいています。今後は、さらなるデータ解析技術の高度化とシステムの拡張を図り、より一層の効率化を目指していきます。