ある企業が、社内で使用する生成 AI アプリケーションに適用するプロンプトエンジニアリングの手法を選定しています。以下のうち、確立されたプロンプトエンジニアリング手法として正しく説明されているものを2つ選択してください。
- A. Zero-shot プロンプティング: 例示なしで直接タスクを指示し、モデルの事前学習知識のみで回答させる手法
- B. メタプロンプティング: モデルに自分自身のプロンプトを評価させ、最適なプロンプトを自動生成させる標準的な API 機能
- C. Chain-of-Thought プロンプティング: モデルに中間推論ステップを明示的に生成させることで、複雑な問題の精度を向上させる手法
- D. Negative プロンプティング: モデルに対してすべての指示を否定形で与えることで、より正確な出力を得る公式手法
- E. Few-shot プロンプティング: 入力と期待出力のペアをいくつか示すことで、モデルにタスクのパターンを学習させる手法
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正解: A, E
確立されたプロンプトエンジニアリング手法として、選択肢 A の Zero-shot（例示なしのタスク指示）と選択肢 E の Few-shot（例示付きのパターン学習）は AI-900 の出題範囲に含まれる基本手法です。なお選択肢 C の Chain-of-Thought も実在する重要な手法ですが、本問の正解は A と E の組み合わせです。選択肢 B の「メタプロンプティング」は Azure OpenAI Service の標準 API 機能としては存在せず、概念的な手法の説明としても不正確です。選択肢 D のネガティブプロンプティングは「否定形で全指示を与える」という標準的手法ではなく、誤った説明です。Zero-shot と Few-shot の2つが AI-900 の範囲で最も確実に問われる手法です。