Few-shot Learningとは？
読み: フューショット英語: Few-shot Learning
プロンプト内に数件の入力例と望ましい出力例を含めることで、LLMにタスクの形式を学習させる手法。
詳しい解説
Few-shot Learning は、プロンプト内に数件 (典型的には 2〜5 件) の入力例と望ましい出力例を含めることで、LLM に対するタスクの形式や期待出力を学習させる手法です。
例えば「文章 → 感情ラベル」を判定させたい場合、3 件の (文章, ラベル) 組をプロンプトに先に提示してから本番のクエリを与えると、出力フォーマットや判定基準が安定します。
例を 1 件だけ提示する One-shot、例を提示しない Zero-shot と対比される概念で、ファインチューニングを行わずに精度を上げる主要なプロンプト技法のひとつです。
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