「{{word}}」の定義"few-shot prompting" 日本語で
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単語の定義はAIプロバイダー（OpenAI、Claude等）によるもので、参考情報です。公式な辞書ではなく、誤りが含まれる場合があります。正確な情報は権威ある辞書をご参照ください。
few-shot prompting
/フューショットプロンプティング/
名詞
定義
1
名詞
大規模言語モデル（LLM）において、特定のタスクを実行させるために、プロンプト内に少数の入力と出力のペア（例）を与えることで、モデルがそのタスクのパターンを学習し、適切な応答を生成できるようにする技術。追加のモデル微調整なしで、モデルの汎化能力を高めることを目的とする。
🟣エキスパート
例文
"このタスクでは、few-shot prompting を用いることで、モデルの性能が大幅に向上しました。"
このタスクでは、few-shot prompting を用いることで、モデルの性能が大幅に向上しました。
"Few-shot prompting は、ゼロショット学習やワンショット学習の拡張として研究されています。"
Few-shot prompting は、ゼロショット学習やワンショット学習の拡張として研究されています。
類義語
語源
「few-shot」（少数の例）と「prompting」（プロンプトを与えること）の組み合わせからなる。機械学習、特に自然言語処理分野において、モデルに少量のデータで学習させる「few-shot learning」（少数ショット学習）の概念が、大規模言語モデルへの指示方法として応用されたもの。
文化的な注釈
日本のAI研究コミュニティや企業においても、「few-shot prompting」は大規模言語モデルの応用と性能向上において重要な技術として広く認知されており、日本語のモデル開発や応用事例で頻繁に言及されます。特に、限られたデータで高い性能を引き出す手法として注目されています。
Frequency:Uncommon
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