ゼロショットプロンプティング
『タスクの例や明確なトレーニングを行わずに、モデルに直接タスクを指示する手法』
これは、時間と労力を節約できます。
例：翻訳タスク
質問: 「以下の文をフランス語に翻訳してください: 私は明日公園に行きたいです。
→追加の情報を与えず、直接翻訳を求めています。
例：テキスト要約
質問: 「以下のテキストを要約してください:
”人工知能は、特にコンピュータシステムによる
人間の知能プロセスのシミュレーションです。
これには、学習、推論、自己修正が含まれます。”」
→テキスト要約の方法を説明せず、すぐに要約を求める例です。
例：質問応答
質問: 「現在のアメリカ合衆国大統領は誰ですか？」
→事前に何の情報も与えずに、質問に対して答えを求めています。
「ショット」とは、モデルに与えるタスクの例を指します。
フューショットプロンプティング
『1つまたは複数の例をモデルに提供する手法』
これは、期待されるタスクの理解を深めることができます。
タスク例が1つだけの場合、 ワンショットプロンプト と呼びます。
質問に答えてください:
質問: '太陽はどこにありますか？'
答え: '太陽は宇宙にあります。'
質問: '水は何からできていますか？'
答え: '水は水素と酸素からできています。'
次の質問に答えてください:
質問: '月は地球のどこにありますか？'
答え:
フューショットプロンプティングの例