Prompt Engineering手法の解説

プロンプトエンジニアリングとは、AIに対し特定の出力を促すための質問や指示を設計することです。しかし、複雑な作業に対する効果は限定的で、試行錯誤に時間がかかります。

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1.明確な指示を書く

2.参考テキストを提供する

3.複雑なタスクをシンプルなサブタスクに分割する

4.モデルに考える時間を与える

5.外部のツールを使う

6.システマティックに変更をテストする

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Fine-tuning手法の解説

ファインチューニングとは、事前学習を基にさらなる訓練し、特定のタスクのパフォーマンスを最適化します。しかし、大量のデータとコンピューティング・リソースが必要です。

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検索拡張生成とは、外部データベースから関連情報を取得（Retrieval）し、質問やプロンプトに対する回答を生成（Generation）する手法です。しかし、外部の知識ベースに依存するため、スピードと効率性に問題を生じる可能性がある。