通常とは異なるアクティビティが検出されたため、このセッションにフラグが付けられました。
続行するには、人間であることをご確認ください。
モデルが Web 検索、コードの実行、データベースへの問い合わせといった外部の機能を呼び出し、返ってきた結果を回答に活用できるようにする仕組みです。
ツール使用により、モデルは外部の機能を呼び出してその出力を取り込むことで、学習データの範囲を超えた処理ができるようになります。Schick et al.（2023）は Toolformer で、どの API をいつ呼び出すべきかをモデルが学習できることを示しました。また Yao et al.（2023）は ReAct で、ツールによる行動と明示的な推論を組み合わせました。
製品としては、通常 Function Calling（関数呼び出し）という形で提供されます。モデルが構造化されたリクエストを出力し、アプリケーションがそれを実行して、その結果がモデルに戻されて活用されます。
この定義の根拠となる一次資料、査読済み資料、アーカイブ資料です。
同じプロンプトを ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity で並べて実行できます。手持ちのファイルをコンテキストに使い、回答同士を照らし合わせて確認できます。
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同じプロンプトを複数のモデルに送り、どの回答が通用するか確かめられます。
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