Anti-patterns while working with LLMs

## 要約

タイトル: LLM利用時の避けるべき行動パターン

最近、LLM（大規模言語モデル）を扱う中で、避けるべき行動パターンがいくつか明らかになりました。これらの「アンチパターン」は、LLMの効果的な利用を妨げる要因となります。

まず、情報の重複送信を避けることが重要です。セッション内で同じ情報を何度も送ると、コンテキストが無駄に消費されます。次に、LLMに適切なタスクを与えることが必要です。得意な分野で能力を発揮させるために、例えば画像生成を求める際には、文章を画像として渡す方が効果的です。また、LLMは長時間のセッションでコンテキストが過剰になると性能が低下するため、注意が必要です。

重要なポイントとして、LLMは訓練データに基づき広く議論されているトピックに強い一方で、新しいまたはマイナーなトピックには限界があります。そのため、精度を期待する場合は、明確で広く知られたトピックを選ぶことが推奨されます。これらの知識を活かし、LLMをより効果的に活用することが求められます。

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## 編集部コメント

AIの進化は私たちの働き方や創造性に新しい可能性をもたらしています。この動向がどのように発展していくか、引き続き注目していきましょう。

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**元記事**: [https://instavm.io/blog/llm-anti-patterns](https://instavm.io/blog/llm-anti-patterns)

**公開日**: Fri, 28 Nov 2025 17:16:52 +0000

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*この記事はAIアシスト編集により作成されています。*