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次回の更新記事：標準作業手順書（SOP）をもとにLLMエージェントシス…（公開予定日：2025年03月31日）

プロンプト

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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「あなたは〇〇です」などのペルソナ設定を与えても、事実に基づく質問への回答精度は向上しないとの主張

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対話の中でユーザーの好みを学ぶ手法『CIPHER』　（プロンプトテンプレートあり）

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専門家が作成したプロンプトと同等以上の性能を達成する自動プロンプト生成手法『Minstriel』

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LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング（テンプレートつき）

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LLMの「自己対話」により複雑な問題の解決能力を飛躍的に向上させる手法『Iteration of Thought』

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CoT（思考の連鎖）は数学や論理で劇的に性能を向上させる一方、常識や知識のタスクでほとんど効果がない

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GPT-4oに”嘘をつく理由”を与えると正直さが約32.5%減少　LLMは役割に応じて”正直さ”が変化する

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LLMの推論能力を戦略的に向上させる新しいプロンプト手法『SCoT』

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プロンプトに5つほど”価値観の例”を示すだけで、LLMは特定の文化に適応した回答ができるようになるとの報告

プロンプトに5つほど”価値観の例”を示すだけで、LLMは特定の文化に適応した回答ができるようになるとの報告

プロンプトの影響によるLLMの性能のばらつきを考慮した評価指標「Sharpeスコア」　NAIST研究者ら考案

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LLMの出力をJSON形式などに構造化すると「思考の柔軟性」や精度に影響することが示唆される

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Sakana AIが科学研究自動化フレームワーク『The AI Scientist』開発

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LLMを「人間の心のケア」を行うカウンセリングAIとして実行するためのプロンプト手法

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LLMは人間のような「共感的な対話」ができるか？実行プロンプトと検証結果

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