LayerXの機械学習グループでは、今年8月から9月にかけて、初のサマーインターンシップを開催しました。参加者のスケジュールに合わせた柔軟なプログラムで、3週間という短期間ながら、機械学習技術を核とした機能開発に取り組んでいただきました。インターンシップの運営を通じて、機械学習エンジニアリングにおける特有の課題や、その解決方法について多くの学びがありました。本記事では、その経験を踏まえ、現役の機械学習エンジニアや学生の皆さん、そしてLLM(大規模言語モデル)のような非決定的な振る舞いをする機械学習モデルをプロダクトに組み込もうとしているソフトウェアエンジニアの方々に向けて、効率的な開発手法や課題解決のポイントを共有したいと思います。LLMが脚光を浴びているように、機械学習で実現可能なことは飛躍的に増えています。Reserved.設定を変更しましたx。