プロンプト・RAG

Few-shotプロンプティングとは？

読み: ふゅーしょっとぷろんぷてぃんぐ英語: Few-shot Prompting更新日: 2026-06-23

Few-shotプロンプティングとは、プロンプト内に少数の入出力例を示し、モデルに望ましい形式や判断基準を伝える方法です。

生成AIパスポートAWS AI Practitioner

関連表記: Few-shot / Few-shotプロンプティング / 例示プロンプト / 少数例

試験で問われるポイント

問い合わせ分類で、分類例を2〜3件示してから新しい問い合わせを分類させます。

問い合わせ分類を行いたい担当者が、プロンプト内に「入力: 返金希望 → 出力: 返金カテゴリ」のように数件の入力例と期待出力例を並べてから本番の質問を投げ、回答形式を安定させようとしています。この手法を指す用語として最も適切なものはどれか。

少量ラベルを扱う学習の説明として、最も適切なものはどれか。

Few-Shotプロンプティングの説明として、最も適切なものはどれか。

設備トラブルへの対応を支援する仕組みを比較しています。回答を生成するだけの仕組みと比べ、エージェント型AIの特徴を最もよく表す動作はどれですか。

設備の保守手順が毎週改訂されます。担当者は改訂済みの文書を根拠に質問へ回答させたいと考えています。モデルの重みを更新せずに最新文書を利用する方法として最も適切なのはどれですか。

プロンプトエンジニアリングを検討する担当者にとって、ゼロショットプロンプティングの説明として最も適切なものはどれですか。

企業が既存の基盤モデルを、専門領域の大量の文書で追加学習させようとしています。正解応答の付いていない本文から、その領域の言葉や知識をモデルの重みに取り込む方法として最も適切なのはどれですか。

GPT-3が示した能力として最も適切なものはどれか。