AI時代の質問力 プロンプトリテラシー 「問い」と「指示」が生成AIの可能性を最大限に引き出す

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3-6：少数ショットパターン

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Show, don’t tell（説明より実例）

多様で大規模なデータを使って訓練されている大規模言語モデルは、

言語と文脈の幅広い理解を持っている。これまでのプロンプトパター

ンでも見てきたように、知識をどううまく引き出すかというのが大規

模言語モデルを使いこなすための鍵となる。

大規模言語モデルから効率的に答えを導き出すひとつの強力な方法

が「少数ショット（Few-shot）」パターンだ。少数ショットパターン

とは、数少ない例（ショット）をモデルに与えることで、モデルの出

力を特定の方向に効果的に誘導するプロンプトパターンだ。

大規模言語モデルは、プロンプトでいくつかの例を示すだけで、モ

デルの動作をその方向に導くことができる。このアイデアは

「LanguageModelsareFew-ShotLearners（言語モデルは少数

ショット学習ができる）」

＊

という2020年に公開された論文で初めて

示された。これは機械学習分野の大きなブレイクスルーだった。なぜ

なら、従来の機械学習モデルでは、タスクに特化した膨大な量のラベ

3-6

少数ショットパターン

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第3章：プロンプトパターン

ル付きデータを提供し、学習する必要があったためだ。タスクに特化

したたくさんのデータを与えれば与えるほど、より精度を発揮するこ

とができた。だが、大規模言語モデルは、ごく少数の例を見るだけで

新しいタスクを学習できるようになったのだ。2024年5月現在、この

論文が24,000回以上引用されていることも、この論文の重要性を物 ...