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。プロンプト入出力契約によるLLM応答制御の設計と評価大規模言語モデル（LLM）の応用において、その応答の信頼性と予測可能性は不可欠です。特にシステム連携や自動化...

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の構造化出力とJSON Schemaを用いた堅牢なプロンプト設計近年、大規模言語モデル（LLM）は多様なタスクで高い性能を発揮していますが、その出力はしば...

LLM推論効率化の計算量分析要点（3行）大規模言語モデルの推論効率化技術を計算量分析の視点から解説し、KVキャッシュ最適化、投機的デコーディング、Mambaなどの主要手法がスループットとレイテンシを改善する。Transformerの二次計算...

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 Gemini 1.5 Proの技術詳細：大規模コンテキストとマルチモーダル能力ニュース要点Googleは、2024年2月15日に大規模言語モデル（...

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の自己修正プロンプト設計と評価大規模言語モデル（LLM）は多様なタスクで高い性能を発揮しますが、複雑な推論や厳密な出力フォーマットが求められる場面では、不...

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における情報検索と応答生成のためのプロンプト設計と評価戦略1. ユースケース定義RAG（Retrieval Augmented Generation）シス...

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は、大規模言語モデル（LLM）の能力を最大限に引き出すための重要な技術です。しかし、その設計は容易ではなく、ハルシネーション（幻覚）や...

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 Promptingにおける効果的な入力例選定戦略Few-shot Promptingは、大規模言語モデル（LLM）が特定のタスクを学習するため...

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。Negative Promptingで失敗モード抑制大規模言語モデル（LLM）の出力は、その高い汎用性から多岐にわたるタスクに応用可能ですが、時に幻覚（Hall...

RAGとLLM活用の最前線：生成AIの精度と信頼性を高める最新動向要点（3行）RAG（検索拡張生成）は、Hallucination抑制と最新情報活用のため、検索・生成・評価の各段階で高度化。事実性、関連性、応答精度を向上。Self-RAGに...