【生成AI入門】Chain-of-Thought(CoT)とは？途中の思考で正答率が上がる理由をやさしく解説
「ステップバイステップで考えて」とAIに頼むと答えの精度が上がる——そんな話を聞いたことはありませんか？この不思議な現象の正体が、Chain-of-Thought(チェーン・オブ・ソート)というプロンプト技法です。この記事では、なぜ「途中を書かせるだけ」で賢くなるのかという理由まで、一段深く掘り下げて解説します。
【生成AI入門】Few-Shotとは？効果的な例示の作り方・選び方のコツを徹底解説
AIへの頼みごとがうまく伝わらないとき、最も強力な一手が「お手本を見せる」ことです。この使い方がFew-Shotです。ただし、例なら何でもよいわけではありません。例の質・そろえ方・数によって結果は大きく変わります。このページでは「どんな例を、どう見せるか」という例示の設計方法に焦点を当てて解説します(例なしで動く仕組みは項目k1-5-2のZero-Shotで扱っています)。
【生成AI入門】Zero-Shotとは？例なしでAIが動く仕組みと限界をわかりやすく解説
「この文章を要約して」——たったこれだけの指示で、AIは初めて見る文章をきちんと要約してくれます。お手本を1つも見せていないのに、です。この「例なしでタスクをこなす」使い方がZero-Shotです。このページでは、なぜ例なしで動くのかという仕組みと、どこで限界が来るのかに焦点を当てて解説します(例示の設計方法は項目k1-5-3のFew-Shotで扱います)。
【生成AI入門】コンテキスト内学習(In-Context Learning)とは？仕組みを初心者向けに解説
プロンプトに例を2〜3個書き添えるだけで、AIの出力が見違えるほど良くなる——使ったことのある人なら経験があるはずです。モデルを訓練し直したわけでもないのに、なぜでしょうか。その鍵が「コンテキスト内学習」です。このページでは、この不思議な能力の正体と性質を一段深く掘り下げます。
【生成AI入門】インストラクションチューニングとは？指示に従うAIの作り方をやさしく解説
「要約して」「翻訳して」と頼むだけでAIが応えてくれるのは、当たり前のようでいて、実は特別な訓練の成果です。その訓練がインストラクションチューニングです。このページでは、どんなデータでどう訓練するのか、なぜ習っていない指示にも従えるようになるのか、そして何が苦手なのかまで、一段深く解説します。