生成AIと大規模言語モデル比較問題
Zero-shotとFew-shotプロンプティングの最大の違いは何か。
A.Zero-shotは事前学習済みモデルを使わず、Few-shotは事前学習済みモデルを使う
✗ どちらも事前学習済みモデルを使用します。違いは学習例の有無で、タスク実行方法が異なるのです。
B.Zero-shotは学習例なしで実行、Few-shotは少数の学習例をプロンプトに含めて実行← 正解
✓ 正解です。Zero-shotは学習例なしで直接実行し、Few-shotはプロンプト内に数個の例を含める手法です。
C.Zero-shotは複雑なタスク向け、Few-shotは単純なタスク限定で、Few-shotが低精度
✗ 逆です。Few-shotは複雑なタスク対応で高精度が期待でき、Zero-shotの方がシンプルタスク向けです。
D.Zero-shotは言語モデルでのみ使用可能で、Few-shotは画像モデルにのみ適用される
✗ 両手法は言語モデル・マルチモーダルモデルなど様々なモデルで使用可能です。モダリティ限定はありません。