ゼロショット・フューショットプロンプティング
例を使わないゼロショットや、少数の例を使うフューショットなど、望ましいモデルの動作を引き出すプロンプト技法を身につけます。
「ゼロショット・フューショットプロンプティング」はCoddyKit上の無料Prompt Engineering & LLM Optimization for Developersレッスンです。 これはレッスン3/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはPrompt Engineering & LLM Optimization for Developers学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Prompt Engineering & LLM Optimization for Developersコースには全4レッスンが含まれています。
このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。
Guiding LLMs with Examples
LLMs often need guidance. With zero-shot you give the task and no examples; with few-shot you include a few examples to show what you expect.
Zero-shot: Relying on Knowledge
Zero-shot prompting gives a task with no examples - the model leans entirely on its pre-trained knowledge. Efficient, and great for common, straightforward tasks.
Zero-shot in Action: Summarization
Here's a zero-shot summarization prompt: no example summaries, just the task. The model relies on its general grasp of summarizing.
Summarize the following text in one sentence:
"The quick brown fox jumped over the lazy dog. This action demonstrated the fox's agility and the dog's relaxed nature. It was a sunny afternoon, perfect for such playful antics."Zero-shot: Sentiment Analysis
Zero-shot shines for sentiment analysis too - just name the task and the model classifies it. Perfect for quick checks without specialized categories.
Classify the sentiment of the following product review as Positive, Negative, or Neutral:
"The battery life is terrible, but the camera is surprisingly good."When Zero-shot Falls Short
Zero-shot has limits: custom output formats, multi-step reasoning, ambiguous tasks, and consistency across queries can all trip it up. That's where few-shot helps.
Few-shot: Learning from Examples
Few-shot prompting includes a few input-output examples right in the prompt. They demonstrate the pattern, style, or format, boosting accuracy on tricky tasks.
Structuring Few-shot Prompts
A few-shot prompt is: instruction, a couple of input/output examples, then your new input. Keep examples clear, concise, and representative.
Instruction:
Input: Example 1 Input
Output: Example 1 Output
Input: Example 2 Input
Output: Example 2 Output
Input: Your New Input
Output:Few-shot in Action: Structured Output
Want JSON output? Few-shot nails it - the examples below pin down the exact structure for sentiment and confidence, so the model copies the shape.
Classify the sentiment of the following reviews and output as JSON:
Review: "This movie was fantastic!"
Output: {"sentiment": "Positive", "confidence": "High"}
Review: "I didn't like it at all."
Output: {"sentiment": "Negative", "confidence": "High"}
Review: "It was okay, nothing special."
Output: {"sentiment": "Neutral", "confidence": "Medium"}
Review: "The product worked sometimes, but often failed."
Output:Few-shot: Consistent Tone & Style
Few-shot is ideal for tone and style: hard to describe "quirky," easy to show. These examples teach the model a short, punchy headline voice.
Rephrase the following sentences into a short, catchy, and slightly quirky headline:
Original: "A group of scientists discovered a new species of glowing mushroom in the Amazon rainforest."
Headline: "Amazon Glow-Shroom Shines!"
Original: "The city council decided to ban plastic bags to protect the environment."
Headline: "Bag the Bags: City Goes Green!"
Original: "A new study suggests that eating chocolate can improve your mood."
Headline:Zero-shot vs. Few-shot: Choosing Your Tool
Choosing: zero-shot for simple, common tasks and lower cost; few-shot for specific formats, niche knowledge, and when consistency really matters.
Quick Check on Prompting
You need an LLM to extract specific data from customer reviews (e.g., product name, issue type, suggested improvement) and output it as a structured JSON object. Which prompting technique would be most effective?
Recap: Master Your Prompts!
Recap: zero-shot is quick and efficient for general tasks; few-shot uses examples to lift accuracy and consistency on complex ones. Match the tool to the job.
よくある質問
「ゼロショット・フューショットプロンプティング」レッスンは無料ですか？
はい。「ゼロショット・フューショットプロンプティング」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Prompt Engineering & LLM Optimization for Developersコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Prompt Engineering & LLM Optimization for Developersコースには全4レッスンが含まれています。
「ゼロショット・フューショットプロンプティング」で何を学びますか？
例を使わないゼロショットや、少数の例を使うフューショットなど、望ましいモデルの動作を引き出すプロンプト技法を身につけます。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでPrompt Engineering & LLM Optimization for Developersを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
Prompt Engineering & LLM Optimization for Developersを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのPrompt Engineering & LLM Optimization for Developersは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン3/4です。
「ゼロショット・フューショットプロンプティング」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このPrompt Engineering & LLM Optimization for Developersレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのPrompt Engineering & LLM Optimization for Developersレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- LLMとプロンプト入門
- 基本的なプロンプト構造
- ゼロショット・フューショットプロンプティング
- よくあるプロンプトの落とし穴と回避方法