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次回の更新記事：LLMに対するプロンプトインジェクションを防ぐ4つの…（公開予定日：2025年04月03日）

プロンプト

LLMでWikipediaのような文書を作成する方法「STORM」スタンフォード大学研究者ら開発

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プロンプトでLLMにRPAワークフローを自動生成させる手法「FlowMind」JPモルガン考案

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LLMにおける、長いコンテキストから欲しい情報を見つけ出す「needle-in-a-haystack（干し草の中の針）」テスト結果とプロンプト例

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プロンプトに例を多く載せるほど、どんなタスクでも性能が上がるのか？DeepMindによる『Many-shot Learning』の実験結果

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LLMが思考のネットワークを構築し、人間の推論プロセスを模倣する『THOUGHTSCULPT』プロンプティング

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LLMに心の目を与える『Visualization-of-Thought』プロンプティング　マルチモーダルモデルに匹敵する空間推論性能を達成

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Microsoftなどのプロンプト圧縮技術『LLMLingua-“2″』タスクの精度を維持したまま圧縮率2-5倍

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LLMが「自然言語で記述されたアルゴリズムを実行する」能力で非常に高い性能を示す

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LLMの記号推論タスク（化学式や絵文字の理解など）で記号を自然言語に変換することの有効性を確認

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マルチモーダルLLMで画像分析する際、画像に「ドットマトリックス」を重ねるだけで認識精度が大きく向上

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表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法

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スクショからHTMLとCSSのコードをLLMが生成する『Design2Code』タスク、プロンプト手法やファインチューニングで高い性能を確認

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「ポジティブ思考」プロンプトでLLMの性能向上　さらに自動最適化プロンプトが上をいくが、奇妙な現象も

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「人間の自然言語を超えて」LLMにタスク実行時の思考を非自然言語フォーマットで行わせるプロンプト手法『AutoForm（オートフォーム）』

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LLMに無礼なプロンプトを使用すると性能が低下するリスクの報告　一部、直感に反する複雑な結果も

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