AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第4回 問82・ディープラーニングの応用例(自然言語処理)

プロンプトの工夫

社内の問い合わせ対応に大規模言語モデルを使うことになった。回答の形式や言い回しがばらつくため、改善したい。ファインチューニングを行わずに試す方法として、最も適切なものを1つ選べ。

  1. A

    モデルの出力層のユニット数を、人手で書き換える

  2. B

    回答が決まるまで、同じ質問を1,000回繰り返す

  3. C

    質問をすべて削除して、空のプロンプトで実行する

  4. D

    回答の形式や口調を、指示と具体例としてプロンプトに書いて示す

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正解:D

プロンプトで指示や例を示す方法は、追加の学習なしに出力を整えられる。まず試し、足りなければ微調整や検索拡張を検討する。

大量の文章による事前学習、指示チューニング、人の評価による調整と進む学習の流れと、推論時のプロンプトの工夫を示した図。

大規模言語モデルの作り方:事前学習→指示チューニング→人の評価による調整(RLHF・DPOなど)。使うときはプロンプトの工夫(例示・段階的な思考)で引き出す。

学習のポイント:プロンプトの工夫、RAG、ファインチューニングの使い分けを整理する。

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