AIF-C01#79(fundamentals-generative-ai)
【問題1/3】ある企業が、従業員に対して基盤モデル（Foundation Models）向けのプロンプトの作成方法をトレーニングしています。 以下のリストから、各プロンプトテンプレートに適したプロンプトエンジニアリング手法を選択してください。各プロンプトエンジニアリング手法は、一度のみ選択できます。 【問題/ユースケース】"次のテキストをスポーツ、政治、またはエンターテイメントのいずれかに分類してください: [入力テキスト]" 
正解：C
正解の根拠
「次のテキストを A/B/C のいずれかに分類してください」のように、例示を一切含めずタスク指示のみを与えるプロンプトはゼロショット学習 (Zero-shot Prompting) です。LLM は事前学習で獲得した知識のみで分類を実行します。Bedrock の Claude や Titan は強力なゼロショット分類能力を持ち、シンプルな分類タスクで例示なしでも高精度な結果を得られます。
プロンプト技法の比較
| 技法 | 特徴 |
|---|---|
| Zero-shot | 指示のみ、例示なし |
| Few-shot | 複数例を提示 |
| Chain-of-thought | 段階的推論を誘導 |
不正解の理由
- A: Chain-of-thought は推論過程を段階的に説明させる手法で、本テンプレートには段階推論の指示が含まれません。
- B: Few-shot は例示を含む手法ですが、本テンプレートには例示がなく該当しません。
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