AIF-C01#81(fundamentals-generative-ai)
【問題2/3】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】"A [画像1]、[画像2]、[画像3] は [ターゲットクラス] の例です。次の画像を [ターゲットクラス] として分類してください。" 
正解：B
正解の根拠
「[画像 1]、[画像 2]、[画像 3] は [ターゲットクラス] の例です。次の画像を分類してください」というテンプレートは、複数の例示を提示してから新しい入力を分類させる典型的な Few-shot 学習です。Bedrock のマルチモーダルモデル (Claude 3 Vision など) では、画像を含む例示も Few-shot 形式で渡すと分類精度が向上します。
プロンプト技法の比較
| 技法 | 特徴 |
|---|---|
| Few-shot | 複数例で形式・概念を学習 |
| Zero-shot | 例示なし、指示のみ |
| Chain-of-thought | 段階的推論 |
不正解の理由
- A: Chain-of-thought は推論過程を段階的に書き出させる手法で、本テンプレートの例示提示構造とは性質が異なります。
- C: Zero-shot は例示を含めない手法で、本テンプレートが 3 例を提示している事実と矛盾します。
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