少量学習プロンプティングは、AIにタスクを実行させる際に、いくつかの具体例をプロンプト内に含める手法です。この方法により、AIは例を参考にして適切な回答を生成します。特に複雑なタスクでの精度向上に効果的です。
目次
重要性
少量学習プロンプティングは、AIモデルの性能を簡単に向上させる技術として重要です。特に、AIが解釈に迷うタスクや、複雑な出力が求められる場面で活用されます。この手法は、学習データが少ない状況でも高い成果を得られる点がメリットです。
用語の使われ方
少量学習プロンプティングを行うには、まずタスクに関連する具体例を選び、プロンプト内に組み込みます。たとえば、「質問: [質問内容] 回答: [模範解答]」といった形式です。この手法を使用する際には、例がタスクを正確に反映しているかを確認することが重要です。
