記事一覧

深堀り解説

🔒 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

深堀り解説

🔒 LLMで高品質なクイズを作成する手法

深堀り解説

🔒 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

深堀り解説

🔒 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

深堀り解説

🔒 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

深堀り解説

🔒 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

深堀り解説

🔒 LLMはシステムプロンプトをどれほど守れるか

深堀り解説

🔒 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

深堀り解説

🔒 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

深堀り解説

🔒 Googleが実践するLLMを活用したコードマイグレーション

深堀り解説

🔒 LLMにおける創造性の実現と研究アイデアの生成

深堀り解説

🔒 8つの質問で自分自身の答えを批評する哲学的手法を活用したLLMのプロンプティング技術

深堀り解説

🔒 直感に頼るようなタスクだとLLMに「ステップバイステップで考えて」は逆効果

深堀り解説

🔒 手の込んだ手法よりシンプルな手法の方がLLMは幻覚を起こしにくい

深堀り解説

🔒 コンテキスト内で重要な情報同士が離れすぎるとLLMの性能は大幅に下がる

深堀り解説

🔒 LLMには正解例だけでなく、「よくある間違い例」と理由も一緒に教えるのが有効

深堀り解説

🔒 LLMの推論能力は単純に文脈を繰り返し提示するだけでも大幅に向上　最大で30%改善

深堀り解説

🔒 「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

深堀り解説

🔒 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）

深堀り解説

🔒 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』