AIF-C01#57(fundamentals-generative-ai)
ある企業が、大規模言語モデル（LLM）を使用して製品説明文を生成したいと考えています。同社は、モデルに対して特定の形式（フォーマット）に従った説明文の例をいくつか提示したいと考えています。 その形式に一致する説明文を生成するためのプロンプトエンジニアリング手法はどれですか？
正解：D
正解の根拠
Few-shot プロンプティングは、プロンプト内に複数の入出力例 (デモンストレーション) を含めて、モデルに望ましいフォーマットや回答パターンを学習させる手法です。製品説明文のように特定のスタイルや構造に従わせたい場合、2〜5 件程度の例を提示することでモデルが共通のパターンを抽出し、Bedrock や SageMaker JumpStart の LLM でも高い再現性で同形式の出力を生成できます。
主要プロンプト技法の比較
| 手法 | 特徴 |
|---|---|
| Zero-shot | 例なしで指示のみ |
| One-shot | 1 件の例を提示 |
| Few-shot | 複数例で形式学習 |
| Chain-of-thought | 段階的推論の誘導 |
不正解の理由
- A: Zero-shot は例を含めない手法で、特定フォーマットの厳密な再現性を求める要件には不十分です。
- B: Chain-of-thought は推論ステップを誘導する手法であり、形式統一の主目的には合致しません。
- C: One-shot は例が 1 件のみで、フォーマット推定の安定性が複数例より劣ります。
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