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コンテキストエンジニアリング

数行書き換えただけで同じモデルが別人のようになるなら、変わったのはモデルではなく、その一回で何を見せられ、何が前に置かれたかです。

コンテキストエンジニアリングが扱うのは選択・順序・圧縮・分離の四つです。これはプロンプトエンジニアリングとは別物で、プロンプトはどう聞くか、こちらは今回モデルが何を見られるかを扱います。ナレッジQAが的外れになる原因は、モデル不足ではなく分割の失敗、順位の混乱、重要条件がウィンドウから押し出されたことである場合がほとんどです。
AIの回答が抽象的すぎる場合はどうする?背景を足す前に、まずこの3つの聞き方を変えよう

AIの回答が抽象的すぎる場合はどうする?背景を足す前に、まずこの3つの聞き方を変えよう

AIの回答が抽象的すぎるのは、たいていモデルの能力の問題ではなく、タスクで対象、範囲、出力形式が限定されていないからであり、この3点を先に変えれば、回答は通常そのまま使えるようになる。 多くの人はまず背景を長く付け足そうとするが、順番が逆である。背景をどれだけ足しても、誰に向けて書くのか、どんな基準...

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AIの回答が途中で止まったら?上限か、切断か、中断かを見分けよう

AIの回答が途中で止まったら?上限か、切断か、中断かを見分けよう

AIの回答が途中で止まったら、まず止まった場所を見れば、原因はだいたい判断できます。文の途中、コードの行の途中、表の途中で止まっていれば、1回の出力上限に達した可能性が高く、ページに突然エラーが出たり、再読み込み後に内容の一部が欠けたりしていれば、ネットワークやサービスの中断の可能性が高く、数行で止...

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AIと長く話すと忘れ始めたらどうする?コンテキストが限界に近い四つのサインをまず見分けよう

AIと長く話すと忘れ始めたらどうする?コンテキストが限界に近い四つのサインをまず見分けよう

コンテキストが限界に近づくと、AI は物事を忘れ始めます。これはたいてい態度が悪くなったからではなく、会話の初期の内容が切り捨てられたり圧縮されたりしたためです。最も確実な方法は、元の会話の中で「間違っている」と繰り返し指摘することではなく、まず要点をまとめさせてから新しい会話を開き、その要約を貼っ...

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Tokenizerとは?同じ文でもモデルが変わるとtoken数が違う理由

Tokenizerとは?同じ文でもモデルが変わるとtoken数が違う理由

Tokenizerは、あなたがモデルに送った文が最初に通る部品で、理解を担当するのではなく、分割と番号付けだけを行います。テキストが大規模モデルに入る前に、Tokenizerはそれをtokenに切り分け、語彙表の番号に置き換えます。モデルが実際に読むのは、その番号の列です。ここが分かると、多くの疑問...

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アント、Ling-3.1-flashを発表:5600億パラメータ、エージェントと長尺タスクのために

アント、Ling-3.1-flashを発表:5600億パラメータ、エージェントと長尺タスクのために

2026年9月30日、アント・グループ傘下のInclusionAI(百灵)は公式WeChatアカウントを通じて次世代言語モデル「Ling-3.1-flash」を発表した。総パラメータ数5600億、推論ごとにアクティブ化されるのは約250億パラメータのみで、エージェントタスク、検索、オフィスソフト、専...

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AIエージェントとチャットボットの違いとは?自分で動いて仕事を完遂できるかで見分ける

AIエージェントとチャットボットの違いとは?自分で動いて仕事を完遂できるかで見分ける

AIエージェントとチャットボットの本質的な違いは一つだけです。チャットボットはあなたと話すだけ、AIエージェントは代わりに仕事をします。チャットボットは一つのメッセージに返答するだけで、会話が終われば何も残りません。一方AIエージェントは目標を受け取ると、自ら手順を分解し、ブラウザやファイル、API...

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