AIF基盤モデルのアプリケーション
モデルが期待する出力形式を理解しやすくするため、複数の入力例と出力例をプロンプト内に含める手法はどれですか。
Aフューショットプロンプティング
✓ 正解
複数の例を提示することでモデルが期待される回答形式を理解しやすくなり、出力の一貫性や精度が向上することがあります。
Bゼロショットプロンプティング
ゼロショットでは具体例を提示しません。モデル自身の知識だけで回答するため、複雑な出力形式では期待どおりにならないことがあります。
C教師なし学習
教師なし学習はラベルなしデータを利用する機械学習手法です。プロンプト設計の種類を表す用語ではありません。
D事前トレーニング
事前トレーニングは基盤モデルを構築するための大規模学習工程です。ユーザーが入力するプロンプト手法とは異なります。
解説
フューショットプロンプティングは複数の入出力例を提示し、モデルに期待する回答形式やパターンを理解させる代表的な手法です。ゼロショットでは例を提示せず、教師なし学習や事前トレーニングはプロンプト設計ではなく学習方法を指します。そのため、期待する回答スタイルをモデルへ明確に伝えたい場合にはフューショットプロンプティングが適しています。AIF試験では各プロンプティング手法の用途の違いが頻繁に問われます。
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