Few-shot prompting(フューショットプロンプティング)とは
Few-shot promptingとは、AIへの指示(プロンプト)の中にやってほしいことの例をいくつか見せて、その場でやり方をつかませる手法のことです。日本語では「少数事例プロンプト」などと呼ばれます。AIを訓練し直さなくても、お手本を示すだけで望みの形に近い答えを引き出せる点に特徴があります。
例を見せて「こう答えて」と伝える
やり方は、お手本を並べて見せるだけです。たとえば翻訳をさせたいとき、「maison → house、chat → cat、chien →」と途中まで書いて渡すと、AIは流れを読み取って「dog」と続けてくれます。直前の例から「これは英語に訳す作業だ」と察してくれるわけです。
大事なのは、モデルそのものを作り直しているわけではないという点でしょう。例はあくまでその場の指示の一部で、AIはその文章を読んでいる間だけヒントとして使っているにすぎません。
例の数による呼び分け
見せる例の数によって、呼び名が変わります。例を1つも見せずに指示だけ出すのがゼロショット、1つ見せるのがワンショット、いくつか見せるのがfew-shot(数ショット)にあたります。例が多いほどやってほしいことは伝わりやすくなる一方、指示文は長くなりがち。多すぎず、的を射た例を選ぶのがコツです。
ビジネスでの使われ方
実務では、出力の「型」をそろえたいときに頼りになります。望ましい回答の例をいくつか添えておくと、AIの答えの文体や項目立てが安定しやすくなります。問い合わせへの返信文、商品説明、議事録の要約など、決まった形式で数をこなす作業と相性がよいでしょう。
Topic「学習」と名につくのに、AIは覚えていない
Few-shot promptingは、英語では「few-shot learning(数例からの学習)」とも呼ばれます。ところが、ここでの「学習」は私たちが思う学習とは少し違います。例を見せてもAIの中身(パラメータ)は書き換わらず、そのやり取りが終われば内容は残りません。あくまでその場の会話の中で例をヒントにしているだけなので、次に同じことを頼むには、また例を見せる必要があります。「学習」という言葉につられて一度教えれば覚えてくれると考えると、実態を取り違えてしまうので注意したいところ。
Few-shot promptingに関するよくある質問
- Few-shot promptingは具体的にどう使うのですか？
- お手本を並べて見せるだけです。たとえば翻訳なら「maison → house、chat → cat、chien →」と途中まで書いて渡すと、AIは流れを読み取って「dog」と続けます。直前の例から「これは英語に訳す作業だ」と察してくれるわけで、モデルを作り直さず、その場の指示の一部として例をヒントに使っています。
- ゼロショット・ワンショットとは何が違うのですか？
- 見せる例の数による呼び分けです。例を1つも見せないのがゼロショット、1つがワンショット、いくつか見せるのがfew-shot（数ショット）です。例が多いほど伝わりやすい一方、指示文は長くなります。
- 例を見せると、AIはそれを覚えるのですか？
- 覚えません。例を見せてもAIの中身（パラメータ）は書き換わらず、やり取りが終われば内容は残りません。次に同じことを頼むには、また例を見せる必要があります。