LLM Frontline
プロンプト実務
Chain-of-Thought(思考の連鎖)とは｜CoTプロンプトの基本と推論モデル時代の使いどころ
最終回答だけでなく途中の推論ステップを言語化させるChain-of-Thought(CoT)プロンプトを、原典の主張・実務での効果と限界・推論モデル時代の使い分けまで整理します。few-shot/zero-shot CoTやself-consistencyの違い、向かない場面も冷静に切り分けます。
#プロンプト設計 の記事
開発・エージェント
temperatureとtop-pとは何か｜LLMの出力のばらつきを制御する生成パラメータを実務目線で
temperatureとtop-pは、LLMが次のトークンを選ぶときのばらつきを調整する生成パラメータです。確率分布からのサンプリングという前提、各社で異なる範囲・既定値、用途別の目安、そして「temperature 0でも完全再現ではない」「賢さは上がらない」という誤解までを実務目線で整理します。
プロンプト実務
プロンプトエンジニアリングの書籍ガイド｜入門から開発者向けまで目的別に選ぶ4冊
プロンプトエンジニアリングというスキルそのものを鍛えるための書籍を、入門・ビジネス活用・網羅的な教科書・開発者向けの4冊に絞って目的別に紹介します。自分の段階に合う1冊から読み切れるよう整理しました。
業務活用
LLMとMarpでスライドを作る｜Markdownから資料を量産する手順
生成AI(LLM)にMarkdownを書かせ、Marpでスライドに変換する方法を、業務目線で解説します。Marpの基本記法、LLMへの依頼のコツ、テーマや画像の指定、PDF・PowerPointへの書き出し、そして任せきりにしない注意点までを手順つきでまとめます。
業務活用
非エンジニアが生成AIを仕事で使うための書籍ガイド｜目的別4冊
プログラミング不要で生成AIを実務に生かしたい人向けに、書籍を学ぶ順序で4冊紹介します。全体像のつかみ方、プロンプトの型、文書作成や議事録など業務別の使いこなし、社内での組織的な活用まで、目的に合わせて選べるよう整理しました。
プロンプト実務
コンテキストエンジニアリングとは｜プロンプトの次に来る設計の基本
プロンプトエンジニアリングの次の設計単位として注目される「コンテキストエンジニアリング」を、実務目線で整理します。コンテキストの劣化(context rot)という前提、渡す情報の構成と順序、長時間動くエージェントで使う圧縮・メモ・サブエージェントといった手法までをまとめます。
開発・エージェント
LLMのTool Use(関数呼び出し)とは｜仕組みと精度を上げるツール設計
LLMが外部のツールやAPIを呼び出す「Tool Use(関数呼び出し/function calling)」の仕組みを、実務目線で解説します。tool_useとtool_resultの往復、クライアントツールとサーバーツールの違い、いつ呼ぶかの制御、そして呼び出し精度を上げるためのツール定義のコツまでを整理します。
プロンプト実務
プロンプト設計の基本｜役割・制約・出力形式・例示の4要素で安定させる
業務でLLMの出力を安定させるためのプロンプト設計を解説します。役割・制約・出力形式・例示という4要素の組み立て方、書き直しの手順、テンプレート化して共有するまでの実務をまとめます。