プロンプト・LLM活用 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...
プロンプト・LLM活用
プロンプト・LLM活用 プロンプト・LLM活用 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"}...
プロンプト・LLM活用 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...
プロンプト・LLM活用 IBPOとは何か ― LLMが問題の難しさに応じて推論予算を配分する研究
Inference Budget-Constrained Policy Optimization（IBPO）の2025年ICML論文を基に、難しい問題へ多くの推論予算を割り当てる考え方と実験結果を整理します。
プロンプト・LLM活用 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...
プロンプト・LLM活用 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...
プロンプト・LLM活用 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...
プロンプト・LLM活用 AIエージェントの『公的認証』をうのみにしない ― 高リスク業務で確認すべき安全設計
旧記事にあったGPT-5のAIAA認証やVRSという主張を一次情報で再確認し、検証できない内容を除去。高リスク業務でAIエージェントを使う際の確認項目をNISTと公式システムカードから整理します。
プロンプト・LLM活用 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...
プロンプト・LLM活用 RAGシステムの評価指標とプロンプト改良ループ
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。RAGシステムの評価指標とプロンプト改良ループRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムは、外部知識を参照することでLLMの...