生成AIの基礎比較問題
LLMにおける「Zero-shotプロンプティング」と「Few-shotプロンプティング」の違いとして正しいものはどれですか？
A.Zero-shotはモデルの再学習が必要であり、Few-shotはプロンプト内に例示を含める手法である
✗ Zero-shotはモデルの再学習を必要とせず、例示なしにタスクを指示するだけです。
B.Zero-shotプロンプティングはプロンプトに例示を含めずタスクを指示するが、Few-shotプロンプティングはプロンプト内に複数の入出力例を含める手法である← 正解
✓ 正解です。Zero-shotは例示なし、Few-shotはプロンプト内に複数の例示を含めてモデルを誘導します。
C.Few-shotプロンプティングはモデルの重みを更新するが、Zero-shotプロンプティングは例示を含めてモデルを誘導する
✗ Few-shotはモデルの重みを更新しません。また説明の内容も逆になっています。
D.Zero-shotとFew-shotはどちらもプロンプト内に例示を含めるが、例示の数が異なるだけである
✗ Zero-shotは例示を含めない手法であるため、両者が例示を含むという説明は誤りです。