本講義では、AIの生成プロセスで不要な情報を省き、必要な情報を効率的に得るための「補足」の技術について学びます。
具体的な補足例や最適な配置方法を通して、AI出力の質を向上させる方法を理解します。
講義の最後では、各自の補足のアイデアを共有し、新たな視点や応用法を模索しましょう。
【サンプルプロンプト】
■ 補足の例
#補足:
– 指示の復唱は不要です。
– 自己評価は不要です。
– [# 出力フォーマット]から外れた余計な前置き、結論やまとめは不要です。
【5-17】補足
目次
本講義では、AIの生成プロセスで不要な情報を省き、必要な情報を効率的に得るための「補足」の技術について学びます。
具体的な補足例や最適な配置方法を通して、AI出力の質を向上させる方法を理解します。
講義の最後では、各自の補足のアイデアを共有し、新たな視点や応用法を模索しましょう。
【サンプルプロンプト】
■ 補足の例
#補足:
– 指示の復唱は不要です。
– 自己評価は不要です。
– [# 出力フォーマット]から外れた余計な前置き、結論やまとめは不要です。
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