AIの基本

ゼロショット・少数ショット

ぜろしょっと・しょうすうしょっと / Zero-shot / Few-shot

定義

ゼロショット・少数ショットとは、例を示さずに、または少しの例だけを示して、AIに新しい課題をこなさせる使い方のことです。

ゼロショットは、課題の説明だけを与えて、例を示さずにAIに答えさせる使い方です。少数ショットは、入力と望ましい出力の例をいくつか示してから答えさせる使い方で、プロンプトに例を書く方法はFew-shotプロンプトとも呼ばれます。大規模言語モデルは事前学習で幅広い知識を身につけているため、追加の学習をしなくても、こうした使い方で多くの課題に対応できる場合があります。出力の形式や判断の基準をそろえたいときは、例を示すと安定しやすくなります。例に偏りがあると出力も偏ることがあるため、代表的で多様な例を選び、社外秘の情報を例に含めないよう注意します。

ゼロショットと少数ショットの違い

  • ゼロショット課題の説明だけを与え、例を示さずに答えさせる
  • 少数ショット入力と望ましい出力の例をいくつか示してから答えさせる(Few-shotプロンプト)
  • 例を示すと出力の形式や判断の基準が安定しやすくなる
  • 例を選ぶときの注意偏りがあると出力も偏ることがある。代表的で多様な例を選び、社外秘の情報は含めない

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最終更新 2026-11-13

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