DeepSeekプロンプト設計：5つの要求タイプとRCM創造性フレームワーク
AIへの要求伝達技法：5つのパターン
DeepSeekでは、要求の性質に応じた構造化プロンプトが効果的です。以下に具体的な設計パターンを示します。
1. 意思決定型
構造：目的＋選択肢群＋評価軸
複数案の比較検討、リスク評価、最適解の選定を求めます。論理的推論と定量的分析を含めます。
# 意思決定プロンプト例
「クラウドインフラの移行について、以下2案を比較してく ...
9月23日 13:49 投稿
生成AIモデルの評価と改善：実践的アプローチ
生成AIモデルの出力品質に悩んでいませんか？テキスト、画像、コードといった非構造化データの評価は、従来の分類精度や回帰誤差のような単純な指標では捉えきれません。本記事では、体系的で実用的な評価・改善フレームワークを提供します。ここでは、定性的・定量的な評価手法、Weights & Biases（W&B）のようなプロ仕様のツール、実験の可視化と追跡、そして反復的 ...
6月19日 16:59 投稿