プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングに関連する用語（9件）
プロンプトエンジニアリングは、LLMから望ましい出力を引き出すための入力文（プロンプト）を設計する技術です。Few-shot、Chain-of-Thoughtなどの手法により、モデルの能力を最大限に活用します。
用語一覧
Chain-of-Thought
CoT / 思考の連鎖
最終的な答えに至る過程を段階的に言語化させることで、LLMの推論精度を高めるプロンプティング手法
技術LLM推論プロンプトエンジニアリング
Few-shot
少数事例学習 / Few-shot Learning
プロンプト内にタスクの入力・出力例をいくつか示すことで、追加学習なしにLLMへ望む出力形式を伝える手法
技術プロンプトエンジニアリング入力設計
Structured Output
構造化出力 / JSON Mode
LLMの出力を、あらかじめ定義したJSONスキーマなど決まったデータ構造に厳密に従わせる機能
技術プロンプトエンジニアリングAPI
ReAct
Reasoning and Acting
推論の過程とツールを使った行動を交互に繰り返しながらタスクを解決させるプロンプティング手法
エージェントエージェントプロンプトエンジニアリング
Zero-shot
ゼロショット
タスクの例を1つも示さず、指示文だけでLLMに未知のタスクをこなさせる手法
技術プロンプトエンジニアリングLLM
Self-Consistency
自己整合性
同じ問題に対する複数の推論過程をサンプリングし、多数決で最終的な答えを決めるプロンプティング手法
技術プロンプトエンジニアリング推論
Tree of Thought
ToT / 思考の木
推論の途中経過を木構造の分岐として展開し、評価しながら有望な経路を探索するプロンプティング手法
技術プロンプトエンジニアリング推論
プロンプトチェイニング
Prompt Chaining
1つの複雑なタスクを複数のプロンプトに分割し、前段の出力を次段の入力として順につなげていく手法
技術プロンプトエンジニアリングワークフロー
In-Context Learning
ICL / 文脈内学習
重みを更新せず、プロンプト内の例示や指示だけから新しいタスクの解き方を捉えて実行するLLMの能力
技術LLMプロンプトエンジニアリング