Few-shotプロンプトとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

Few-shotプロンプト（Few-shot Prompting）

Few-shotプロンプトとは、AIへの指示に、見本となる例を数個添えて、答えの形や書き方をそろえる方法のことです。「few-shot」は「少しの例」という意味です。例を1つも付けない場合はゼロショット、1つならワンショットと呼びます。言葉で説明しにくい文体や分類の基準も、例を見せると伝わりやすくなります。例の質が答えを左右するため、選び方が重要です。

Few-shotプロンプト（Few-shot Prompting）関連用語

Few-shotプロンプト（Few-shot Prompting）に関連する単語は以下の通りです。

• プロンプトエンジニアリング指示の書き方の基本は？→
• ゼロショット学習（Zero-shot Learning）例が1つもなくても答えられるの？→
• CoT（思考の連鎖）考える手順も見本にできる？→
• システムプロンプト見本は前提の指示に入れられる？→
• 大規模言語モデル（LLM）AIはなぜ見本から学べるの？→
• 構造化出力答えの形を決めるには？→

Few-shotプロンプト（Few-shot Prompting）で知っておくと得する有益情報

見本の出し方にはコツがあります。数を増やす前に、質をそろえることが近道です。

• 例は2〜5個から多すぎると読む量が増えます。まず少数で試して足していきます。
• 例に偏りを出さない同じ答えばかりの例だと、AIも同じ答えに寄りやすくなります。
• 形をそろえて書く入力と出力の書き方を毎回同じにして、パターンを伝えます。

見本の数による呼び方

見本を作るときの確認チェック

当てはまる項目を選んでみてください。

• 見本は実際の仕事から選んだ
• 見本の答えは人が確認して正しい
• 見本が偏らず、いろいろな場合を含む
• 入力と出力の書き方がそろっている
• 見本の数を変えて試した

確認できた数 0 / 5

まず実際の仕事から見本を選びましょう。

見本を添えると、言葉で説明しにくい基準も伝わります。

Few-shotプロンプト（Few-shot Prompting）やさしい解説

説明を書くのは面倒だなあ。もっと楽に伝えられない？

料理教室で、先生がまず一皿作って見せてくれると、同じように作れますよね。

AIにも、完成の見本を見せると、同じ形で仕上げてくれます。

たとえばお客様の問い合わせを「請求」「故障」「その他」に分けたいとき、各分類の実例を2、3件ずつ添えます。説明を書くより早く、基準も伝えられます。担当者が変わっても、同じ見本を使えば同じ仕分けになります。

Few-shotプロンプト（Few-shot Prompting）についてのみんなの疑問

ゼロショットとの違いは何ですか？

見本を付けるかどうかが違います。ゼロショットは指示だけを出します。Few-shotは見本を添えるため、形式や基準をそろえたいときに向いています。

見本が多いほど精度は上がりますか？

必ずしも上がりません。数が増えると読む量や費用が増えます。質の高い数個から始め、効果が頭打ちになったら増やすのをやめましょう。

見本に個人情報を使ってもいいですか？

個人情報は、仮の内容に置き換えて使いましょう。実際の氏名や住所は、見本に入れないのが安全です。利用するサービスの取り扱いも、あわせて確認してください。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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参考にした公式情報：GPT-3の論文（Few-shot Learners、arXiv）

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