Few-shot プロンプティング

Few-shot プロンプティングは、プロンプトの中に、入力と望む出力の例をいくつか入れて、LLM に答え方を示す方法です。例を1つも入れない方法は zero-shot、例を1つだけ入れる方法は one-shot と呼びます。

例を示しても、モデルのパラメーターは変わりません。Microsoft の文書は、モデルが恒久的に変わるという意味の学習ではなく、その回の推論に限って、望む答え方に寄せるものと説明しています。ここが、ファインチューニングとの違いです。

2020年の GPT-3 の論文「Language Models are Few-Shot Learners」は、課題ごとのファインチューニングをせず、文章で課題と少数の例を与えるだけで、翻訳や質問応答などの課題を扱えることを示しました。

英語

Few-shot prompting

業界

製造業、教育機関

業務

AI 活用

出典の確認日

2026年10月7日

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出典

• Google for Developers: Machine Learning Glossary - Generative AI（2026年4月13日更新）（別のタブで開きます）
• Brown ほか「Language Models are Few-Shot Learners」（arXiv:2005.14165、2020年5月28日）（別のタブで開きます）
• Microsoft Learn: Prompt engineering techniques（2026年5月13日更新）（別のタブで開きます）