LLMのパフォーマンス向上：プロンプトチェーニングで指示遵守の問題を解決

この記事は、大規模言語モデル（LLM）の信頼性を向上させる革新的な解決策を強調しています。 プロンプトチェーニングを使用してプロンプトを個別のタスクに分割することにより、書式設定やスタイルに関連する指示が確実に守られるようにしています。 この方法は、プロンプトエンジニアリングにおける実践的な進歩を表しており、より予測可能で正確な出力を実現します。