Prompt Repetition: プロンプト反復によるLLMの改善

LLMの精度向上のために、日々プロンプトの試行錯誤を繰り返しているエンジニアは多いはずです。Google Researchの研究チームは、そのような課題に対し、非常にシンプルかつ強力な解決策である「Prompt Repe […]

2025年まとめ: AI関連の必読論文総チェック

2025年は、AI技術が「生成」から「推論（Reasoning）」、そして「自律的なエージェント（Agentic AI）」へと劇的な進化を遂げた1年でした。LLMの効率化から、マルチモーダル化、さらにはAI自身が科学的発 […]

大規模言語モデル（LLM）を活用する際、その出力性能は入力プロンプト（指示文）の品質に大きく左右されます。この「プロンプトの感度（sensitivity）」は非常に高く、意味的に類似しているように見えるわずかな表現の違い […]

大規模言語モデル（LLM）は、Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングを用いることで、数学的な問題解決から複雑な論理推論に至るまで、目覚ましい推論能力を発揮しています。しかし、推論過程を明示するCoTは […]

近年、大規模言語モデル（LLM）とAIエージェントの急速な台頭により、システムにおける「コンテキスト」（文脈情報）の役割に大きな注目が集まっています。コンテキストウィンドウに配置された情報が、モデルの性能に著しく影響する […]

昨今、大規模言語モデル（LLM）は、様々なアプリケーションで活用されています。LLMの能力を最大限に引き出すため、Chain-of-Thought (CoT) や In-Context Learning (ICL)、Re […]

現代のデジタル社会において、検索エンジンは情報アクセスに不可欠な存在となっています。しかし、単一のキーワードや短いフレーズに依存する従来の検索では、ユーザーの複雑で曖昧な情報ニーズに十分に応えきれません。近年、人工知能 […]

近年、AIのビジネス活用が急速に進み、特に大規模言語モデル（LLM）は、その多様な能力で企業の業務効率化や新たな価値創造に貢献しています。AIの性能を最大限に引き出すための技術として、これまでプロンプトエンジニアリング、 […]

今日のAI、特に大規模言語モデル（LLM）は、私たちの仕事や日常に急速に浸透しつつあります。しかし、その能力を引き出すためには、AIに的確な指示を与える「プロンプト」が非常に重要な鍵を握ります。とはいえ、本当に効果的な […]