次回の更新記事:Web3向けLLMエージェントOS登場 オープンソースの新…(公開予定日:2025年01月20日)

生成AIシステムのセキュリティ評価 マイクロソフトが100事例から得た教訓

本記事では、マイクロソフトの研究チームに...
Read More

マルチモーダルLLMによる表やグラフの理解力を向上させる方法

表やグラフといった構造化された画像は、私...
Read More

LLMエージェントによって自然言語をゲーム理論モデルに変換する方法

本記事では、人間が思いついたゲーム理論的...
Read More

産業界における生成AIガイドラインを網羅したデータセット登場

本記事では、企業における大規模言語モデル...
Read More

LLMは個人の金銭管理を適切にサポートできるのか?

本記事では、LLMを利用した個人財務サポ...
Read More

プロンプト

Googleが実践するLLMを活用したコードマイグレーション
LLMにおける創造性の実現と研究アイデアの生成
8つの質問で自分自身の答えを批評する哲学的手法を活用したLLMのプロンプティング技術
直感に頼るようなタスクだとLLMに「ステップバイステップで考えて」は逆効果
手の込んだ手法よりシンプルな手法の方がLLMは幻覚を起こしにくい 問題に応じて戦略を変える必要性
コンテキスト内で重要な情報同士が離れすぎるとLLMの性能は大幅に下がる
LLMには正解例だけでなく、「よくある間違い例」と理由も一緒に教えるのが有効
LLMの推論能力は単純に文脈を繰り返すだけでも大幅に向上 最大で30%改善
PAGE TOP