プロンプトエンジニアリングAIの信頼性を高めるには？ハルシネーションやバイアスを防ぐ大規模言語モデル対策を解説
大規模言語モデル（LLM）の便利さと同時に浮上するハルシネーションやバイアス問題を解説。学習データの品質向上やRAG、フィードバックループなど信頼性を高める具体的手法を紹介し、ユーザーが注意すべきポイントや今後の展望に迫ります。
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プロンプトエンジニアリング大規模言語モデルのリスクを正しく理解！誤情報・バイアス・プライバシー問題をどう克服する？
誤情報の拡散、バイアスや差別表現、プライバシー侵害など、大規模言語モデル（LLM）がもたらすリスクをわかりやすく解説。Googleの研究にも触れつつ、適切なモデル適応（Adaptation）やグラウンディング強化のポイント、回避策・ベストプラクティスをご紹介します。
プロンプトエンジニアリング大規模言語モデルがもたらすリスクとは？誤情報・バイアス・セキュリティへの対策を徹底解説
大規模言語モデル（LLM）を活用する際に注意すべきリスクをわかりやすく解説。誤情報の拡散やバイアス、プライバシー侵害、セキュリティなどの問題点と、それを回避するための具体的な対策やベストプラクティスをご紹介します。