Chain-of-Thought（CoT）は、AI に推論プロセスを段階的に説明させることで、複雑な問題の解決能力を大幅に向上させるプロンプト技術です。

思考の連鎖

Chain-of-Thought

Chat Completion は、AI モデルとの対話を実現する API パターンです。会話履歴を管理しながら、自然な対話体験を提供します。OpenAI、Anthropic などの主要 AI プロバイダーが採用している標準的な手法です。

Claude 3.5 Sonnet は、Anthropic が 2024年6月にリリースした最新の大規模言語モデルです。コーディング、推論、視覚処理で業界最高レベルの性能を持ち、コストパフォーマンスにも優れています。

Context Window は、AI モデルが一度に処理できるテキストの最大長です。モデルの性能を左右する重要な要素であり、長文処理やチャット履歴の管理に直接影響します。

Few-Shot Learning は、AI に少数の例を示すことで、新しいタスクを学習させる手法です。Zero-Shot より高い精度を実現しながら、Fine-Tuning より効率的にタスクを実行できます。

Hallucination は、AI が事実に基づかない情報を生成してしまう現象です。その原因、種類、そして実践的な対策方法まで、分かりやすく解説します。

LLM は、大量のテキストデータで訓練された大規模なニューラルネットワークモデルです。GPT-4、Claude、Gemini などが代表的な LLM で、Next.js と TypeScript を使って実践的に活用する方法を解説します。

LangChain は、大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーション開発を簡単にするフレームワークです。チェーン、エージェント、メモリなど、強力な機能を提供します。

Temperature は、AI の出力の創造性とランダム性を制御するパラメータです。値を調整することで、決定的な応答から創造的な応答まで、用途に応じた出力を得られます。

Text Generation は、AI が文章を自動的に生成する技術です。GPT や Claude などの大規模言語モデルにより、人間のような自然な文章を作成できます。

Token（トークン）は、AI が テキストを処理する際の最小単位です。料金計算、コンテキストウィンドウの管理、モデルの性能理解に不可欠な概念です。

Zero-Shot Learning は、AI が事前に学習していないタスクを、指示だけで実行できる能力です。大規模言語モデルの最も革新的な特徴の一つで、様々なタスクに柔軟に対応できます。