LLMへのプロンプトにおける指示の出し方が、出力の精度にどう影響するかを検証。曖昧さを指摘する指示を出すだけで、LLMは推論を深めて修正を行うが、事実に基づかない情報は埋められないことを実証する。
メール下書きの修正、AIに理由を1行添えさせると件名まで直った話
- 何が変わったか
- LLMへのプロンプトにおける指示の出し方が、出力の精度にどう影響するかを検証。
- 次に確認すること
- 元記事で対象範囲と条件を確認
編集メモ: AIへのプロンプトに対し「理由」を付記させることで、推論プロセスを補強しアウトプットの質を改善できますが、事実関係については人間が最終確認する責任が重要です。
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