AI901-Foundry-Image#4
チャット形式の生成 AI プロンプトの以下の各セクションの役割をドロップダウンから選択してください。同じ選択肢を 2 回以上使用できます。
| ステートメント | 選択 |
|---|---|
system message セクション (チャットの先頭に置かれる) system message は LLM 応答全体を制約するメタ プロンプトで、Responsible AI ガードレールとして機能します。 | |
few-shot 例セクション (ユーザー/アシスタント ロールで複数組を提示) few-shot prompting は in-context learning の典型で、2〜5 件の例示でモデルにパターンを学ばせます。 | |
user message セクション (今回ユーザーが送る具体的依頼) user message が今回のリクエストの本体で、system / few-shot による制約の下で応答されます。 |
解説
【正解マッチング】
| 判定対象 | 正解 |
|---|---|
| system message セクション | モデルの役割・制約・出力形式を規定するメタ指示 |
| few-shot 例セクション | 例示によって期待される入出力パターンを暗示する手法 |
| user message セクション | ユーザーが今回送信する具体的な質問・依頼 |
【各判定の詳細】
- 「system message セクション」→ モデルの役割・制約・出力形式を規定するメタ指示: system message は LLM 応答全体を制約するメタ プロンプトで、Responsible AI ガードレールとして機能します。
- 「few-shot 例セクション」→ 例示によって期待される入出力パターンを暗示する手法: few-shot prompting は in-context learning の典型で、2〜5 件の例示でモデルにパターンを学ばせます。
- 「user message セクション」→ ユーザーが今回送信する具体的な質問・依頼: user message が今回のリクエストの本体で、system / few-shot による制約の下で応答されます。
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