Few-Shot
Few-Shot Prompting
Few-Shot（フューショット（少数例示）プロンプト）とは
ひとことで
プロンプトの中に、入力と望ましい出力の例をいくつか示してから本題を依頼する手法。モデルを学習し直さずに、出力の形式や判断の基準を例に合わせやすくなる。
たとえると
新しく入ったアルバイトに仕事を頼むとき、「こういうお客様にはこう返事して」と見本を2〜3個見せてから任せるようなものです。見本があると、言葉で説明するよりも求めている形がずっと伝わりやすくなります。
現場ではこう使う
カスタマーサポート部では、問い合わせメールを「請求」「配送」「不具合」に分類する作業に生成AIを使い始めました。最初は分類が安定しませんでしたが、プロンプトに「このメールは請求」といった例を3件ずつ示したところ、分類の精度と出力の形式がそろうようになりました。例の選び方で結果が変わるため、判断に迷いやすいケースも例に含めるよう工夫しています。
試験のポイント
EXAM POINT「プロンプト内に少数の例（入力と出力のペア）を示す」と出てきたらFew-Shotです。例を1つも示さないのがZero-Shot、例を1つだけ示すのがOne-Shotと区別しましょう。モデルの重みは変わらない点で、追加データで学習し直すファインチューニングとは異なることもよく問われます。
混同しやすい用語との違い
- Zero-Shot例を示さず、指示だけで依頼する
- Fine-tuning追加データでモデル自体を学習し直す。Few-Shotはプロンプト内の例だけで誘導する
- Chain-of-Thought答えだけでなく、途中の考え方の過程を出力させる手法。例に推論過程を含めればFew-Shotと組み合わせられる