プロンプト・LLM活用

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Self-RAG詳解:自己反省メカニズムでRAGの事実整合性を最大化する最新アーキテクチャ

🤖{"title": "Self-RAGの実装と評価", "date": "2024-05-30", "tags": }本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。Self-RAG詳解:自己反省メカニズム...
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明示的なCoTを回避せよ:最新LLMの推論能力を最大限に引き出すプロンプト最適化戦略

{"version": "1.0", "title": "最新LLMのためのプロンプト最適化戦略", "keywords": , "date": "2024-07-25"}本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未...
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Prompt Repetition: プロンプトを2回繰り返すだけでLLMの推論精度が劇的に向上するシンプル工学

META{ "title": "Prompt Repetition: LLM推論精度を向上させるシンプルなプロンプト工学", "date": "2024-05-18", "tags": , "author": "Researcher X"}...
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複雑な意思決定のためのTree of Thoughts (ToT) プロンプティング:制約充足型の計画を導く

本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。複雑な意思決定のためのTree of Thoughts (ToT) プロンプティング:制約充足型の計画を導く【ユースケース定義と課題】ユースケースと課題複数の時...
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適応的推論予算最適化IBPO:計算コスト制約下でLLM推論を最大効率化するPolicy Optimization

本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。適応的推論予算最適化IBPO:計算コスト制約下でLLM推論を最大効率化するPolicy Optimization【要点サマリ】LLMのサービス展開において、生成...
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Tree-of-Thought (ToT) プロンプティング:LLMに深層探索アルゴリズムを指示し、複雑な推論を最適化する手法

本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。Tree-of-Thought (ToT) プロンプティング:LLMに深層探索アルゴリズムを指示し、複雑な推論を最適化する手法【ユースケース定義と課題】解決した...
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Microsoftのクラウド売上高が初の500億ドル突破:OpenAI投資評価益で純利益60%増

本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。Microsoft、クラウド売上高が歴史的500億ドル超えを達成:OpenAI投資評価益が純利益を劇的に押し上げMicrosoftは生成AIブームを背景に驚異的...
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複雑なマルチホップ推論を自己無矛盾性で解決:Self-ConsistencyとToTを活用したプロンプト最適化

{ "article_type": "technical_draft", "topic": "Advanced Prompt Engineering: CoT, Self-Consistency, ToT", "target_audienc...
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GPT-5が世界初の「AI代理認証(AIAA)」を通過:高リスクシナリオにおける形式検証可能な自律推論の実現

style_prompt本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。GPT-5が世界初の「AI代理認証(AIAA)」を通過:高リスクシナリオにおける形式検証可能な自律推論の実現【要点サマリ】GPT-5は、...
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複雑な制約付き問題に対するToTプロンプト:LLMに幅優先探索を実装させる方法

{"document_title": "Tree-of-Thoughtsプロンプト設計ガイド", "target_llm": "Gemini 1.5 Pro / GPT-4o", "technique": "ToT (Tree-of-Tho...