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【インターンレポート】Federated Fine-tuning of LLMs with Differential Privacy
野﨑雄斗2023-09-19
Machine Learning Solution室 Privacy & Trustチーム
はじめに初めまして！野﨑雄斗と申します。現在、私は東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻修士課程1年で、杉山・横矢・石田研究室に所属し、機械学習についての研究をしています。特に現在は弱教師付き機械学習を軸に研究しています。2023年8月上旬から6週間、LINE夏インターンシップ技術職就業型コースに参加させていただき、「Federated Fine-tuning of LLMs with Differential Privacy」という課題に取り組みました。このレポートはそのテーマについて私が行ったことについて紹介いたします。目標: 分散したデータから大規模言語モデル(LLMs)の訓練するプライバシー保護機械学習手法の実装 LLMは一般的なNLPタスクをうまく解くことができます。その一方で、スマートフォン上での予測変換などタスクには、スマートフォン上の機微なデータを用いてLLMを学習することが望ましいと考えられます。その際、スマートフォン上のデータは個人のプライベートなものであると考えられるため、プライバシーに配慮した機械学習手法が必要です。そこで、本インターンシ
【インターンレポート】ブローカーの開発でPyroscopeのスケールアウトを可能にした話
賀恩沢2023-09-15
CSI DevCチーム
はじめにこんにちは！2023年夏に就業型インターンに参加しました、東京大学大学院情報理工研究科コンピュータ科学修士１年生の賀恩沢です。今回は、CSI SRE (DevC) チームに配属され、Site Reliability Engineer(SRE)としてPyroscopeのスケールアウトを可能にするブローカーを開発しましたので、取り込んだ内容についてを紹介したいと思います。背景 CSIとは、Communication & Service Integrationの略称であり、LINEスタンプ、着せかえ、ウォレットタブやホームタブなどのコンテンツやサービスの信頼性制御のためのエンジニアリングに取り組んでいます。私たちは、1,000以上のサーバーを管理しており、現在は信頼性をさらに向上させるためにサービスのKubernetes移行をしています。従来の仮想マシンと違って、アプリケーションで何か異常が発生した際、直ちにKurbenetesはそのアプリケーションを停止し、自動的に再デプロイします。壊れたアプリケーションとその関連するPodはすべて削除されるため、異常となる原因の究
【インターンレポート】LINEポイントの営業を支援するために社内レポートを改善した話
熊倉秀人2023-09-15
Point Devチーム
はじめまして、熊倉秀人です。8/7から9/15まで開発4センター/Point Devチームのバックエンドエンジニアとして技術職就業型コースのインターンシップに参加しました。本レポートではインターンシップで取り組んだ課題について説明します。取り組んだ内容本インターンではLINEポイントクラブの広告案件の操作や設定を行うことができる社内用管理画面（以下、管理画面）に変更を加え、既存のレポート画面では見ることの出来なかった情報であるpre_conversionの件数を見れるようにしました。pre_conversionとはユーザーがポイントをもらうためにエントリー（サービスの登録など）を行った後、実際にポイント付与されるまでの状態を管理するためのデータです。この機能は以前から事業企画側からの要望があったのですが他に優先度の高い案件が多く存在しており、工数もかかるため手つかずのままでした。 campaign report画面について複数のページに変更を加えたのですが、一番実装が重かったのはcampaign reportページでした。campaign reportページはあるcam
【インターンレポート】LINE AndroidアプリのPDFプレビュー機能開発記
八木颯仁2023-09-15
iOS/Androidエクスペリエンス開発チーム
こんにちは！今夏エンジニア就業型インターンに参加させていただいた八木颯仁と申します。私は慶應義塾大学の修士1年で、主に整数論という数学の一分野を学んでいます。また、普段はモバイルアプリやWebアプリの開発をしたり、競技プログラミングに勤しんだりしています。インターンではAndroidエンジニアとして6週間、iOS/Androidエクスペリエンス開発チームというところで、コミュニケーションアプリLINEのAndroidクライアントの開発に携わりました。この記事の前半ではインターン期間中に取り組んだタスクについて詳細に説明します。また後半では私がインターンを通して感じたことなどを紹介します。 PDFプレビュー機能の開発作ったもの早速ですが、私がインターン中に実装したPDFプレビュー機能がどのようなものか見ていただきましょう！既存のPDFメッセージ PDFプレビュー実装後チャット内のPDFファイルに対してサムネイル画像をプレビューとして表示する機能を実装しました。従来はファイル名ダウンロードできる期限ファイルサイズ
【インターンレポート】手の動きを含めた動作生成
Yuto Matsuda2023-09-14
CVLチーム
京都大学情報学研究科修士１年の松田有登です．8月7日から9月15日の6週間、LINE DSC(データサイエンスセンター)のComputer Vision Lab (CVL) Virtual Human Lab (VHL)チームでインターンシップに参加させていただきました。今回私が取り組んだ手の動きを含めた動作生成についてご紹介します。背景動作生成モデルは、アクションラベルや言語、音楽などを入力したときに、それに対応した動作、行動を出力するモデルです。既存の動作生成モデルには、Variational Autoencoder (VAE)のEncoder、Decoderに正解ラベルを付与したConditional Variational Autoencoder (CVAE)を用いて、動作の種類を示すラベルによる条件付き動作生成を行なったACTOR[1]や、Diffusion modelベースでtext-to-motionやaction-to-motionなどのタスクをこなすMLD[2]などが挙げられます。しかし、いずれのモデルにおいても手の動き・動作は考慮されておらず、常に手
【インターンレポート】OFS Spark Syncer supporting Iceberg
Kengo Arakawa2023-09-14
Machine Learning Infrastructure2チーム
はじめに自己紹介初めまして、京都大学情報学研究科修士１年の荒川健吾です。大学院では、HRI（ヒューマンロボットインタラクション）分野の研究室に所属し、アバターロボットの移動操作の困難性の解決に意図認識の手法を用いて取り組んでいます。また、普段はアルバイトとして医療現場での医師の負担軽減を目的としたカルテ要約ソフトのバックエンド開発を担当しています。今回は６週間の就業型インターンで、Machine Learning Infrastructure2チームに配属され、Spark を用いた OFS（Online Feature Store）のデータインジェストジョブの開発に取り組みました。 Machine Learning Infrastructure2 チームとは Data Engineering センター/Machine Learning Platform室に属し、4名のエンジニアが在籍しています。社内のエンジニアがMLモデルの開発や利用のみに集中できるように、MLとその周辺環境を利用しやすいものにすることを目的として、たくさんのプロダクト・ツールの開発・運用を行っています。
【インターンレポート】AWS上の脅威検知および解決自動化システムの開発
Yuasa Junki2022-11-07
Cloud Securityチーム
はじめに奈良先端科学技術大学院大学修士1年の湯浅潤樹です。2022年10月より6週間の就業型インターンシップに参加させていただきました。Cloud SecurityチームにてAWS上の脅威検知および解決自動化を行うシステムの開発を行いました。Cloud Securityチームではパブリッククラウド、プライベートクラウド、SSL/TLS通信のための暗号鍵管理システム、コンテナプラットフォームなどを対象にセキュリティアーキテクチャの設計とシステムの実装・運用が行われています。本記事では、6週間のインターンシップでの成果と感想を記します。課題・背景 LINEではプライベートクラウドのVerdaを用いたサービスの運用が行われていますが、事業側の要件等によりパブリッククラウドを用いて運用がなされている箇所も例外的に存在しています。パブリッククラウドとしては主にAWSが用いられており、セキュリティ的脅威イベントが発生した場合にそのログが収集される機構が用意されています。CSIRTチームではXSOARを利用してAWSサービスの脅威についてモニタリングを進めていますが、Cloud Securit
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【インターンレポート】2022 LINE技術職インターンシップ（ハッカソンコース）の様子をご紹介
LINE Engineering2022-11-04
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2022年8月~9月にかけてLINE技術職インターンシップ・ハッカソンコースを開催しましたので、その様子をご紹介します。昨年・一昨年に続き、新型コロナウィルスの感染拡大に対する予防の観点からオンラインでの開催となりましたが、募集段階から多くの方に興味をお持ちいただき、最終的に総勢15名の方々にご参加いただきました。このコースは、本格的なチーム開発を体験していただくこと、新しい技術に挑戦して今後につながる学びを得ていただくことなどを目的としています。今年は5名を1チームとして、全3チームに分かれて実施しました。それでは、全13日程に及ぶ開催の様子を順にレポートしていきたいと思います。 Day1~3 オリエンテーション今年のハッカソンは全13日間の日程となっており、最初の3日間はオリエンテーションを行いました。昨年は全10日間で開催しましたが、本格的な開発に入る前の導入段階=環境のセットアップ等にしっかりと時間をかけていただき、十分な開発期間を確保したいという意図で変更しています。オリエンテーションはいくつかのパートに分かれますが、まずはじめにハッカソンを主催する京都開発室の室長よ
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【インターンレポート】VKS上でのPixieを用いたアプリパフォーマンス分析手法の提案
Eisuke Tomiyama2022-10-28
AIプロダクト開発2チーム
はじめまして。AIプロダクト開発2チームにて就業型インターンシップに参加しておりました、東京大学大学院情報理工学系研究科修士1年の冨山英佑です。普段はFederated Learningに関する研究を行っています。 LINEのプライベートクラウドであるVerdaでは、マネージドKubernetesプラットフォームのVerda Kubernetes System (VKS) が提供されています。本インターンでは、VKSのクラスタに、KubernetesアプリケーションのオブザーバビリティツールであるPixieを導入しました。本レポートでは、Pixieを用いた効果的なアプリケーションのパフォーマンス分析手法を提案します。背景と目的高い品質のKubernetesアプリケーションを提供するには、アプリケーションのパフォーマンスを高く保つ必要があります。アプリケーションのパフォーマンスを分析するためには一般的に多くのツールを組み合わせて用いなければなりません。例） Podのメトリクスを監視するためにPrometheusを用いる HTTPリクエストのレイテンシの調査にnginxのログを
【インターンレポート】Messaging APIでメッセージを再送信するためのリトライキーを用いた実装
Hiromi Emoto2022-10-19
OA Dev 2チーム
はじめまして、京都大学大学院情報学研究科修士1年の江本洸海です。普段は離散アルゴリズムの研究を行ったり、趣味として競技プログラミングを嗜んだりしています。今回、開発4センター/Official Account開発室のOA Dev 2チーム所属として技術職就業型コースのインターンシップに参加しました。本レポートではインターンシップで取り組んだ問題について説明します。取り組んだ問題配属されたOfficial Account開発室では主にLINE公式アカウントの開発を行っています。LINE公式アカウントにはLINEユーザーのアクションに反応してメッセージを自動送信する機能がありますが、依存システムの障害などによって送信に失敗するという問題がありました。この問題を解決するため、メッセージを再送信する仕組みを実装しました。以下で詳しく説明していきます。 LINE公式アカウントとは LINE公式アカウントは、企業や店舗などがLINEユーザーとコミュニケーションをとれるサービスです。キャンペーン情報の提供や予約受付などさまざまな機能を有しており、みなさんもLINEユーザーとして飲食店やアパレルシ

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