プロンプト・LLM活用

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。Few-shotプロンプティングとIn-context Learningの設計と評価大規模言語モデル（LLM）のIn-context Learning（ICL）...

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。LLMの失敗モード抑制と改善策：プロンプト工学による品質向上大規模言語モデル（LLM）は多岐にわたるタスクで高い性能を発揮しますが、幻覚（Hallucinati...

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によるLLMの知識拡張と精度向上大規模言語モデル（LLM）は広範な知識を持つ一方で、最新情報や特定のドメイン知識に弱く、幻覚（Hallucination）...

LLMの効率的なファインチューニング: LoRAとQLoRAの原理と実践要点（3行）LoRAとQLoRAは、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングにおける莫大な計算リソースとメモリの課題を解決します。低ランク行列適応と4ビット量子...

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。プロンプトインジェクション攻撃とその防御戦略：プロンプト工学によるアプローチ大規模言語モデル（LLM）の普及に伴い、そのセキュリティに関する課題も顕在化していま...

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。LLMプロンプトの失敗モード抑制戦略ユースケース定義本稿では、カスタマーサポート向けFAQ自動生成システムにおけるLLMのプロンプト設計を想定します。ユーザーか...

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。プロンプト入出力契約と安定化大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発において、プロンプトの入出力契約を明確にし、その動作を安定させることはシステ...

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。Chain-of-Thoughtプロンプティング応用Chain-of-Thought (CoT) プロンプティングは、大規模言語モデル（LLM）が複雑な推論タス...

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。プロンプトエンジニアリングにおける評価指標と改善ループ1. はじめに：ユースケース定義、LLM（大規模言語モデル）を活用した「企業の顧客サポートチャットボット」...

RAGを活用したLLM幻覚抑制手法：信頼性向上と精度確保要点（3行）LLMの「幻覚」（Hallucination）問題をRAG（Retrieval Augmented Generation）で抑制し、事実適合率を最大25%向上。外部データベ...