難問チャレンジ比較
「Zero-shot学習」と「Few-shot学習」の違いとして正しいのはどれか？
A.Zero-shotは一度も見たことのないタスクに対応、Few-shotは数個の例を使ってタスク学習← 正解
✓ 正解です。Zero-shotは事前知識のみで未知タスク対応、Few-shotは少数の例でプロンプトを強化します。
B.Zero-shotは高精度だが遅く、Few-shotは低精度だが速い
✗ Few-shotの方が一般的に精度が高いです。速度はモデルサイズに依存し、学習方式の問題ではありません。
C.Few-shotはファインチューニングが必須で、Zero-shotは不要
✗ どちらもプロンプトベースで、ファインチューニングなしで動作します。
D.Zero-shotはLLM専用で、Few-shotはすべてのAIモデルで使用可能
✗ Zero-shotもFew-shotも主にLLMで活躍していますが、他のモデルでも応用可能です。
この問題のポイント
Zero-shotは事前知識のみで未知タスク対応、Few-shotは少数の例でプロンプトを強化します。
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