現在，34個掲載(一部執筆途中) Xのアカウント@fuyu_quantでも技術系の投稿をしているのでよかったらフォローしてください！ はじめに 今回はすぐに使えそうなプロンプトの工夫やフレームワークについて有名なものをまとめました．LMの出力の精度向上に役立てられればと思います． 論文があるものについてはarXivに最初に投稿された順番で掲載しています． 論文で精度向上が確認されているのは英語での検証がほとんどであるため，日本語で改善されるかは分かりません． 全てのLLM(GPT-4,Llama2,...)で精度が改善するとは限りません． ※記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです． 以下の記事では敵対的プロンプト技術をまとめています！ 目次 Zero-shot prompting Few-shot prompting 2021年〜 Generated Knowledge Pr

近年，国内外の企業および研究機関において大規模言語モデルの開発競争が激化している．それに伴い，大規模言語モデルの性能を最大限に引き出すための研究も活発に行われており，大きな発展を見せている．本チュートリアルでは，自身の研究や業務で大規模言語モデルを使いたいと考えている初学者を主な対象とし，Chain of ThoughtやReActを始めとする大規模言語モデルを使うために役立つ技術や知見を最新の研究成果に基づいて紹介する．

この記事は法的見解を示すものではありませんのでご了承ください。 総務省や業界団体のガイドラインに基づいて記載していますが、間違いがありましたらコメント等で優しくご指摘お願いします。 憲法における「通信の秘密」 「通信の秘密」は、日本国憲法により保障されています。 日本国憲法 第21条2項 検閲は、これをしてはならない。通信の秘密は、これを侵してはならない。 憲法における通信の秘密の保護は、国民のプライバシー保護にとどまらず、公権力や通信業務従事者によって通信の秘密が侵害されないことを保障しています。 電気通信分野において、憲法における「通信の秘密」が適用されるケースはまずありませんし、適用しても議論が大づかみになりすぎるので、憲法で保障されていることだけを理解しておきましょう。 電気通信における「通信の秘密」 憲法の規定を受け、電気通信の分野では、電気通信事業法や電波法、有線電気通信法等に