AIF生成AIの基礎
カスタマーサービスメールを「クレーム」「問い合わせ」「称賛」の3カテゴリに分類するタスクをAmazon Bedrock上のLLMで実装しています。プロンプトに各カテゴリの正解例を2〜3件ずつ含め、モデルがそのパターンを参照して新しいメールを分類させる手法を何と呼びますか？
Aゼロショットプロンプティング — 入出力例を一切含めず、タスクの説明だけでモデルに実行させる手法
ゼロショット は例なしでタスク説明のみです。
Bチェーンオブソート（CoT：Chain-of-Thought）プロンプティング — 複雑な問題に対してモデルに推論プロセスを段階的・明示的に示させることで正確性を高める手法
CoT（チェーンオブソート）は推論ステップを段階的に示させる手法です。
Cフューショットプロンプティング — 少数の入出力例（ショット）をプロンプトに含め、モデルの出力パターンを誘導する手法
✓ 正解
フューショットプロンプティングは、プロンプトにいくつかの入出力例（ショット）を含めることでモデルが望ましい形式・分類基準を学習する手法です。少数の例を示すだけで精度が大幅に向上するのがフューショットの特徴です。
Dロールプロンプティング — モデルに特定の専門家などの役割（ペルソナ）を与え、その視点から回答させる手法
ロールプロンプティング はペルソナ設定に使います。
解説
正解：
フューショットプロンプティング — 少数の入出力例（ショット）をプロンプトに含め、モデルの出力パターンを誘導する手法
フューショットプロンプティングは、プロンプトにいくつかの入出力例（ショット）を含めることでモデルが望ましい形式・分類基準を学習する手法です。少数の例を示すだけで精度が大幅に向上するのがフューショットの特徴です。
選択肢Aは、ゼロショット は例なしでタスク説明のみです。
選択肢Bは、CoT（チェーンオブソート）は推論ステップを段階的に示させる手法です。
選択肢Dは、ロールプロンプティング はペルソナ設定に使います。
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