大規模言語モデルにおけるプロンプト設計の実践的アプローチ
プロンプト設計の基本原則
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、プロンプトの構成要素を適切に設計することが重要です。適切なプロンプト構造を理解し、適切な構成要素を組み合わせることで、モデルの出力品質を向上させることができます。特に以下の点に注目すべきです：
入力の自然言語を構造化データに変換する
構造化データから処理戦略を生成 ...
6月5日 17:06 投稿
LangChain: 大規模言語モデル応用を革新するフレームワークの実践ガイド
導入
大規模言語モデル(LLM)の進化により、AIアプリケーション開発の可能性が拡大しています。しかし、単体でのLLM利用では実用的な応用が難しく、データ連携や動作制御の実装が課題となっています。LangChainは、LLMを外部データソースや計算ロジックと統合するためのフレームワークとして登場し、開発効率を大幅に向上させています。
基本概念
主要コンポーネント
LangC ...
6月1日 01:47 投稿
大規模言語モデルの仕組みと学習プロセス
大規模言語モデル（LLM）は、自然言語を理解・生成する能力を持つAIシステムであり、その動作原理は主に三つの段階から成り立っている：事前学習（Pretraining）、微調整（Fine-tuning）、および人間からのフィードバックに基づく強化学習（RLHF）。
文書補完モデル vs 対話型モデル
基本的なLLMは「文書補完器」として機能する。例えば、入力が「A banana is」であれば、 ...
5月28日 07:43 投稿