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12件の記事
プロンプトをコードのようにテストする
プロンプトはユーザーに届くコードです。テストケース、ベースライン、変更前の回帰チェックとともに、そう扱いましょう。
「フロンティアモデル」が本当に意味するもの——そしてベンチマークが誤解を招く理由
「フロンティアモデル」は仕様ではなく、動き続けるラベルです。それが本当は何を指すのか、リーダーボードのスコアがなぜ必要な情報を語らないのか、それでもうまく選ぶ方法を解説します。
今も通用するプロンプトエンジニアリングの基本
プロンプトの流行は移り変わります。一握りの基本は、モデルやリリースを越えて通用し続けます。その基本を、それぞれの理由とともに紹介します。
本当に機能するドキュメントQ&A：パターンと落とし穴
自社の文書に質問を投げるのは、最も役立つAIデモであり、最も静かに間違えやすいものの一つです。実運用に耐えるパターンをご紹介します。
タスクに合ったモデルサイズを選ぶ
大きければ良いとは限りません。タスク、予算、許容できるレイテンシに見合ったモデルサイズを選ぶための、実践的な方法を紹介します。
回答を改善するフィードバックループを構築する
失敗から学ばないAI機能は停滞したままです。シグナルを捕らえ、事例に変え、回答を良くするループを閉じる方法を解説します。
ベンチマークを越えた評価：人間とモデルの審判
ベンチマークは採点しやすいものを測ります。自由形式の仕事には判断が要ります——人から、あるいは人の代わりを務めるモデルから。どちらも人を惑わせえます。
モデルはどう評価されるのか：ベンチマークと、それが嘘をつく理由
ベンチマークのスコアは測定値に見えますが、実は主張です。モデル評価が実際にどう働くのか、なぜ高い数字でも人を惑わせうるのかを解説します。
ハルシネーションを減らす：実践的チェックリスト
モデルはタスクがそう仕向けると事実をでっち上げます。本チェックリストは、根絶できるふりをせずにハルシネーションを削減する手立てを扱います。
品質を測る：基本的な評価（eval）の作り方
「なんとなく」はスケールしません。小さく誠実な評価は「こっちの方が良さそう」を信頼できる数値に変えます。ゼロから一つ作る方法を解説します。
AIツールを評価する：デモを生き延びるチェックリスト
AIツールはデモで目を眩ませるよう設計されています。このチェックリストは、実運用に耐えるかを決める、長く通用する問いでツールを判断する助けになります。
創発的能力：本物か、それとも蜃気楼か
大きなモデルは、小さなモデルにない技能を突如「会得する」かに見えます。それは本物の相転移か、測り方の手品か。正直な答えは「両方」です。