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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

キャラを一貫して再現する画像生成メソッド『The Chosen One』
ChatGPTなどのLLMにユーザーの性格特性を分析させる手法『PsyCoT』と実行プロンプト
「入力プロンプト」を最新情報で自動アップデート&最適化する手法『FRESHPROMPT』がLLMの出力精度を飛躍的に上げる
LLMに心理療法にもとづいて「高い共感力と思いやりある会話」をさせるプロンプト手法『Chain of Empathy』
ユーザープロンプトをLLMが言い換えて、LLM自身が理解しやすくする手法『RaR』
ChatGPTの効果的なプロンプト手法における「基本のキ」を理論とテンプレート両方で紹介
「自分を信じて限界を超えてください」など感情を込めたプロンプト『EmotionPrompt』が添えられると、ChatGPTなどLLMのパフォーマンスは向上する
GPT-4などLLMのコード生成能力にデバッグ機能を追加する『SELF-DEBUGGING(セルフデバッギング)』と実行プロンプト
LLMに非線形的な思考を与えてCoTを上回る性能を引き出す手法『IEP』と実行プロンプト CoTと組合せでさらに強力になる場合も
LLMにまず前提から尋ることで出力精度を向上させる『ステップバック・プロンプティング』と実行プロンプト
LLMをセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのプロンプト手法『Diagnosis of Thought (DoT)』
プロンプトを遺伝的アルゴリズムで自動最適化するプロンプトエンジニアリング手法『Promptbreeder(プロンプトブリーダー)』
GPT-4などのLLMに「自らの論理的な整合性をチェック」させるフレームワーク『LogiCoT』と実行プロンプト
LLMの出力から誤り(ハルシネーション)を減らす新手法『CoVe(Chain-of-Verification)』と実行プロンプト
LLMの個別の性格(人格)特性を、プロンプトで「測定」「形成」する手法

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