次回の更新記事:会議出席代行システム LLMでどこまでできるか(公開予定日:2025年02月25日)

LLM科学者と人間の協力で実験の効率化 Googleなど

本記事では、LLMを活用した科学実験の進...
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100万ドル分のソフトウェアエンジニアリング業務に挑む

LLMがめざましく高度化しているにもかか...
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「LLM活用で文書作成」社会でどこまで導入されている

本記事では、LLMが社会のさまざまな分野...
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LLMを擬人化することに対する見解

本記事では、LLMを「人間らしいもの」と...
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LLM専用の「新しい言葉」を導入 Google DeepMind

本記事では、LLMの理解と制御に向けて新...
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AIDBプレミアム会員特典のお知らせ

情報収集と学習を継続されている皆さまに対...
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「すべてのソフトウェアをエージェントとして使う」ビジョンと実践例

ソフトウェアを自然言語で操作する新しい手...
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「職業別にみるLLM活用の現状と今後」Anthropicが大規模調査 

これまで広い視野での「LLMによる仕事の...
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o3-miniクイズ

*前回はDeepSeekについてのクイズ...
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プロンプト

LLMにおける「計画立案能力」を高めるプロンプト手法の新提案
三段論法でLLMの推論能力を高める プロンプト手法の新提案
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
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