問題 No.2414
大規模言語モデルなどのプロンプトエンジニアリングにおいて、推論時にモデルのタスク理解を促すため、望ましい入出力の具体例をあらかじめ少数提示する手法を指す名称はどれか。
【正解の解説】
フューショットプロンプティング
これはアルバイトの新人に仕事を教えるとき、言葉だけで説明するのではなく「こういう風に書くんだよ」と過去の合格答案を2〜3枚見せるようなものです。AIも人間と同様に、具体的なお手本（例題）をいくつか見せられると「あ、こういう形式で答えればいいんだな」とコツを掴み、圧倒的に精度の高い回答を出せるようになります。
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【その他の選択肢の解説】
ゼロショットプロンプティング
入出力の例題を一切見せずに、いきなり「この文章を要約して」と丸投げする手法です。新人にマニュアルや教育をせず、ぶっつけ本番で初見の仕事を任せるような状態を指します。フューショットのように例題を使ってコツを教え込むアプローチとは真逆の性質を持つため注意しましょう。
チェーンオブソートプロンプティング
こちらは「まずは問題文から条件を整理し、次にこう計算して、最後に…」というように、解答の途中経過を順番に考えさせる手法です。計算問題や論理的思考が必要な場面でよく使われますが、例題の提示によってタスクを理解させる本問の手法とはアプローチの目的が異なります。
ファインチューニングプロンプティング
プロンプトの工夫によってAIの挙動をその場で一時的にコントロールするのではなく、AIの頭脳そのものを長期間の勉強によって改造する手法です。「プロンプティング」という造語に惑わされがちですが、こちらは学習フェーズの話であり、推論時の指示の出し方を指すフューショットとは根本的に概念が異なります。