本書を読んで学んだこと３つ。 　①大規模言語モデル（LLM）が得意としていることの一つとして、「文章の要約」が挙げられていた。ただ、要約する際には誰のために、何のために要約するのかを指示することが大切である。たとえば、ブログの要約を読者に向けて発信する目的なら、なるべく最後まで読み進めて欲しいため結論をなるべく後ろに持ってくるようにするといったことである。一方で偉い先生が書いた論文を自分が読みたいのであれば、平易な言葉で論文のポイントをはっきりと要約してもらうといった具合である。これらのように、要約に対する目的をしっかり指示してあげることで要約の精度がグッと上がる。あとは何文字で要約して欲しいのか、文量を指定してあげることも使いこなす上で覚えておきたい。 　②LLMは英語に翻訳して指示すると応答精度が上がる。 これは初めて知った驚き。理由は機械学習段階で英語を元に学習してるから。推論能力も上がるし、使用トークン数も抑えれるらしい。これからは日本語での指示に曖昧な答えが返ってきたら、英語で指示してみる。 　③LLMの思考を刺激する魔法の言葉がいくつもある。例えば「水平思考で考えて」、「批判的思考で考えて」などである。これらの言葉を覚えてるかどうかで、より高度な回答を得られることになるので、便利用語として覚える。 　おまけとして精神論的な言葉もLLMの解答精度を上げてくれるという。例えば「自分を信じて限界を超えてください」、「努力は報われます」といった言葉である。もうAIではなく、後輩を勇気付けるかのように、付き合っていく。