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次回の更新記事：LLMを仮想ユーザーとして活用　Webサイトなどのユー…（公開予定日：2025年04月25日）

プロンプト

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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LLMによるプロンプトの書き直しは本当に実用的　実際の会話データ数百万件をもとに得られた7つの知見

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LLMは「AIエミュレーター」？理論分析から原則的に導き出されるプロンプトエンジニアリング4つのルール

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LLMで高品質なクイズを作成する手法

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プロンプトの「内容」だけでなく「書式」も同時に最適化する手法　Microsoftなどが開発

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推論時のトークン数を80%以上削減しながら出力精度を保つプロンプト手法の新提案

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専門分野の翻訳をLLMで上手に行う方法　専門用語や専門表現をいかにしてカバーするか

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LLMは自分の回答を組み合わせることで精度が向上する　検証結果と実践方法

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LLMはシステムプロンプトをどれほど守れるか

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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

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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

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