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＃09:LLMの動作原理と精度向上のコツ
このチャプターでは、LLMの動作原理と精度向上のコツについて学習します。
大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）は、インターネット上の膨大なテキストデータを学習した高性能なAIです。これらは人間のように自然な言語を理解し、質問応答、文章生成、要約、翻訳など、多岐にわたる複雑な言語タスクを実行できます。
プロンプトとは、AI、特にChatGPTのような大規模言語モデルに対して、ユーザーが与える指示、質問、あるいは入力テキスト全般を指します。AIがどのような出力を生成するかは、このプロンプトの質に大きく左右されます。例えば、「日本の首都はどこですか？」という質問文や、「猫について詩を書いてください」という依頼文などがプロンプトに該当します。
プロンプトエンジニアリングとは、AIから意図した高品質な応答を引き出すために、プロンプトを体系的に設計・最適化する技術や手法のことです。単に質問を投げかけるだけでなく、AIの特性を理解し、具体的な指示、制約条件、例示（Few-shot prompting）、思考の段階付け（Chain-of-thought prompting）などをプロンプトに組み込むことで、AIの性能を最大限に引き出します。例えば、「〜の形式で回答してください」「〜文字以内で」「〜の視点から述べてください」といった指示を加えることがこれにあたります。