ゼロショットプロンプティング
Definition
ゼロショットプロンプティングとは、事前学習済み言語モデルに対して、いくつかの例（few-shot examples）を提供したり追加のファインチューニングを行ったりすることなく、 …
Prompting
思考の木（Tree of Thoughts）
Definition
思考の木（ToT）は、従来の思考連鎖プロンプティングを拡張したもので、モデルが各ステップで複数の異なる推論経路を探索し、木構造を形成できるようにします。モデルは各ノードの状態を評 …
推論モデル
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流暢さfocusedな標準的な生成モデルとは異なり、推論モデルは数学、コーディング、論理パズルなどの多段階タスクにおける正確性を優先します。これらは通常、思考連 …
ReAct
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ReActフレームワークは、大規模言語モデル（LLM）が推論プロセスとタスク固有の行動を交互に生成することを可能にします。人間の思考過程をシミュレートすることで、モデルは外部環境 …
フューショットプロンプティング
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この手法は、プロンプト内に直接的な例示的なサンプルを提供することで、大規模言語モデルのコンテキスト内学習（インコンテキストラーニング）能力を活用します。モデルの重みを更新するファ …
コンテキスト内学習
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コンテキスト内学習（ICL）により、大規模言語モデルは重みを更新せずに新しいタスクに適応できます。プロンプトの文脈に入力と出力のペアを提供することで、モデルはそのパターンを推論 …
思考の連鎖
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思考の連鎖（CoT）プロンプティングは、大規模言語モデルが最終的な答えに到達する前に、段階的な推論の説明を生成するように誘導する戦略です。複雑な問題を分解することで、モデルの推論 …