プロンプト・LLM活用 CoTプロンプティングの失敗モード抑制
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プロンプティングの失敗モード抑制Chain-of-Thought (CoT) プロンプティングは、大規模言語モデル (LLM) に推論ステップを段階的に生...
プロンプト・LLM活用
プロンプト・LLM活用 プロンプト・LLM活用 プロンプト安全性: Jailbreak対策
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。プロンプト安全性: Jailbreak対策ユースケース定義本稿では、カスタマーサポート向けの対話型AIアシスタントを想定し、ユーザーからの不適切な指示（Jail...
プロンプト・LLM活用 OpenAIの次世代フラッグシップモデル「GPT-4o」が変革するリアルタイムAIインタラクション
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。OpenAIの次世代フラッグシップモデル「GPT-4o」が変革するリアルタイムAIインタラクションニュースの要点OpenAIは2024年5月14日（JST）、次...
プロンプト・LLM活用 LLMのFunction Callingと構造化出力: プロンプト設計と評価戦略
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Function Callingと構造化出力: プロンプト設計と評価戦略はじめに大規模言語モデル（LLM）の進化により、自然言語処理の可能性は大きく広が...
プロンプト・LLM活用 LLMにおけるFunction Callingと構造化出力の設計と評価
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におけるFunction Callingと構造化出力の設計と評価LLM（大規模言語モデル）の進化により、自然言語処理の能力は飛躍的に向上しました。特にFu...
プロンプト・LLM活用 LLMの入出力契約設計とJSON Schema
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の入出力契約設計とJSON Schema大規模言語モデル（LLM）をシステムに組み込む際、その出力が常に意図した構造と形式を持つとは限りません。特に自動化...
プロンプト・LLM活用 LLMの幻覚メカニズムの解明と対策：最新研究動向
LLMの幻覚メカニズムの解明と対策：最新研究動向要点（3行）LLMの幻覚は、訓練データバイアス、モデル構造（Attention、トークナイザ）、推論プロセスの複合的な要因で発生し、信頼性と安全性を損なう課題です。外部知識を付加するRAG、適...
プロンプト・LLM活用 RAGプロンプト最適化戦略：設計、評価、改良の反復アプローチ
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プロンプト最適化戦略：設計、評価、改良の反復アプローチユースケース定義本稿では、RAG（Retrieval Augmented Generation）シス...
プロンプト・LLM活用 AIモデルの計算量とスケーリング則：大規模言語モデルの効率的な運用と最適化
AIモデルの計算量とスケーリング則：大規模言語モデルの効率的な運用と最適化要点（3行）大規模言語モデル（LLM）の推論コストとレイテンシは運用上の主要課題であり、その解決には計算量とメモリ効率の最適化が不可欠です。量子化、KVキャッシュ最適...
プロンプト・LLM活用 プロンプトエンジニアリングにおける入出力契約の設計
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入出力契約の設計大規模言語モデル（LLM）を用いたアプリケーション開発において、モデルの振る舞いを予測可能かつ信頼性の高いもの...