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。LLM Function Calling設計と契約ユースケース定義LLM Function Callingは、大規模言語モデル（LLM）が外部ツールやAPIと連...

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とZero-shotプロンプティングの設計と評価大規模言語モデル（LLM）の性能を最大限に引き出すためには、効果的なプロンプト設計が不可欠です。...

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実装とプロンプト評価、Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムにおけるプロンプト設計と、その評価手法、そして改良...

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。Google Gemma 2：オープンモデルの新基準を確立する次世代AIニュース要点Googleは、2024年6月25日（米国時間、日本時間2024年6月26日...

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システムにおけるプロンプト評価指標Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、外部知識ベースから情報を検索し、そ...

LLMの効率的なファインチューニング手法LoRA：その仕組みと効果要点（3行）LoRA（Low-Rank Adaptation）は、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングにおいて、ごく少数の追加パラメータ学習で高い性能を維持し、メ...

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評価指標：プロンプト工学による堅牢化大規模言語モデル（LLM）のアプリケーション開発において、モデルの性能を最大化し、予測可能な挙動を実...

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出力のJSON/YAML形式制御：確実な構造化データ生成のためのプロンプト戦略と評価大規模言語モデル（LLM）は、自然言語の生成だけでなく、構造化されたデ...

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におけるプロンプト設計と評価の最適化Retrieval Augmented Generation (RAG) アーキテクチャは、大規模言語モデル（LLM）...

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。CoTプロンプティング実践: 設計、評価、改良のサイクルLLM（大規模言語モデル）の推論能力を向上させる手法として、Chain-of-Thought（CoT）プ...