Few-shotプロンプティング——モデルに具体例を示す

「few-shot」と「zero-shot」の意味

zero-shotプロンプトは具体例を一切含めずに結果を求めるもので、one-shotプロンプトはちょうど一つの例を含み、few-shotプロンプトは複数の例を含みます。これらの用語はプロンプトに含まれる例の数を表すだけで、精度についての主張ではありません——うまく書かれたzero-shotプロンプトが、選び方の悪いfew-shotプロンプトを上回ることもあります。例は、実際に求めているものを正しく表している場合にのみ役立つからです。

長い説明よりも具体例が役立つのはどんなときか

タスクに、説明するより見せるほうが明らかに伝わりやすい形式・トーン・パターンがある場合に、具体例は真価を発揮します——言葉で定義しにくいカテゴリーへのデータ分類、特定の文体の再現、説明だけでは見落としがちな癖のあるテンプレートへの追従などです。短い指示だけですでに曖昧さがないタスクであれば、具体例は情報を増やさずに長さだけを増やすことになります。

「ただ存在する」だけでなく役立つ具体例とは

具体例は、実際のタスクをどれだけ代表しているかによって価値が決まります——安易な例や特殊な例は、誤ったパターンを教えてしまうことがあります。実際に想定するケースの範囲をカバーする、よく選ばれた数個の具体例(可能性が高いならエッジケースも含めて)のほうが、似たような例をいくつも並べるより効果的な傾向があります。具体例同士がトーンや形式で食い違っていると、モデルはどれか一つを選ぶのではなく、それらを混ぜ合わせてしまうと考えておいてください。

よくある質問

Few-shotプロンプトには何個の具体例を含めるべきですか？

決まった数はありません——想定するケースの範囲をカバーできる数、多くの場合2〜5個程度で、タスクが本当にそれ以上のばらつきを持つ場合にのみ増やします。すべて似たような例を追加しても、最初の1〜2個を超えると効果はほとんどありません。

Few-shotプロンプティングは常にzero-shotより優れていますか？

いいえ。精度が保証されて向上するという公表された事実はなく、このページもそのような主張はしません——明確に定義されたタスクに対する明確なzero-shotプロンプトも、同じくらいうまくいくことがあります。具体例は主に、説明するより見せるほうが伝わりやすいタスクで役立ちます。

Few-shotの具体例と、段階的な指示を組み合わせられますか？

はい——それぞれ異なる要素に対応しています。具体例は求めるパターンや形式を示し、段階的な推論を求めることはモデルが答えに至る過程を変えます。もう一つの手法については、下記のChain-of-thoughtプロンプティングのガイドを参照してください。