次回の更新記事：LLMの回答における「自信ありげな度合い」と「実際の…（公開予定日：2025年06月23日）

プロンプト

LLMにプロンプトのみで仮想的な強化学習を発生させる方法

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150本超のLLM資料から紐解く、プロンプトの効果を高める21の性質

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LLMのソフトウェア開発タスクに効くプロンプト設計の選び方　手法14種を一斉検証

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言語学の観点から導くプロンプト構造の分類フレームワーク　LLMの性能に与える影響の定量評価

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いまだ対策が求められる幻覚（ハルシネーション）　プロンプト手法とRAGの組み合わせでLLMの事実性を守る

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自然言語での曖昧なリクエストが「LLMのコード生成性能に与える影響」とLLMが誤解しないよう修正するアプローチ

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LLMによるフィードバック生成を一段階進める方法　学びを促進するための見直しと導入の手順

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プロンプトによるLLM応答のパーソナライゼーション　仮説を活用して文体を調整

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ビジネスプロセス評価におけるLLMの使いどころ

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人間の考えに潜む認知バイアスをLLMで捉える手法

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LLMに「分析を任せる」とはどういうことか　自然な問いかけからインサイトを得る

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現実における人間の多様性に対応したLLMペルソナ設計手法の検証

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LLMを用いて「記事や投稿に潜むバイアスの検出と修正」を行う方法

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LLMアプリケーション約1,500事例から学ぶプロンプトテンプレート

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LLMに「意図」を含んだ回答をさせる方法の効果

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