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AI Agents · レッスン

Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought

プロンプティングの基本テクニックを3つ学びます。直接質問する、例を示す、または回答前に段階的に推論するようモデルに求める方法です。

「Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought」はCoddyKit上の無料AI Agentsレッスンです。 これはレッスン1/4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AI Agents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。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。

3つの基礎テクニック

すべてのエージェントエンジニアが知っておくべき、3つのプロンプト技法です。

  1. ゼロショット — 例を示さず、直接質問します
  2. フューショット — 期待する動作の例を1〜5個示します
  3. Chain-of-Thought (CoT) — 回答する前に、モデルに段階的に推論させます

ゼロショットの例

ゼロショットが基本です。質問するだけで構いません。

prompt = 'Translate to French: Hello, how are you?'
# Model output: 'Bonjour, comment allez-vous?'
model_output = 'Bonjour, comment allez-vous?'
print("Prompt:", prompt)
print("Model output:", model_output)

ゼロショットが失敗する場合

次のような場合、ゼロショットはうまくいきません。

  • タスクの形式が特殊である場合（カスタムJSONや独自のタグなど）
  • 対象分野が限定的である場合（自社特有の用語など）
  • 指示が曖昧である場合

このような場合は、例を示すことで大幅に改善できます。

フューショットの例

2〜3個の例を示して、モデルに期待する内容を伝えます。

prompt = '''
Classify sentiment as POSITIVE, NEGATIVE, or NEUTRAL.

Text: I loved this movie!
Sentiment: POSITIVE

Text: The plot dragged on forever.
Sentiment: NEGATIVE

Text: It was okay, nothing special.
Sentiment: NEUTRAL

Text: The acting saved an otherwise weak script.
Sentiment:
'''
print(prompt.strip())

例はいくつ必要ですか？

経験的には、次のようになります。

  • 形式を伝えるには、通常1〜2個の例で十分です
  • ニュアンスを伝えるには、3〜5個あると役立ちます
  • 10個以上あっても、ほとんど改善せずトークンを消費します

例は量より質が重要です。

エッジケースを網羅する

例には、モデルが混乱しやすい境界ケースを含めてください。次の内容を含めます。

  • 一般的なケース
  • 扱いが難しいケースを1つ
  • やってはいけないことの例を1つ

Chain-of-Thought (CoT)

回答する前にモデルに考えるよう求めます。魔法のフレーズは"一歩ずつ考えてみましょう。"です。

prompt = '''
Q: Roger has 5 tennis balls. He buys 2 cans, each with 3 balls. How many balls does he have?
A: Let\'s think step by step.
Roger starts with 5 balls.
2 cans * 3 balls = 6 new balls.
5 + 6 = 11.
The answer is 11.
'''
print(prompt.strip())

CoTが役立つ理由

複数の手順が必要な問題では、CoTによってモデルが追加のトークンを使い、中間結果を計算できるようになります。CoTがない場合、モデルは1回のフォワードパスで答えを計算する必要があります。

数学、論理、コードで特に効果を発揮します。

最新モデルにおけるCoT

o1やo3などのモデルは、CoTを内部で実行します。つまり、目に見える回答を生成する前に「考える」のです。これらのモデルでは、プロンプトでCoTを求める必要はなく、かえって性能を損なうこともあります。

自己整合性

temperature > 0でCoTを複数回実行し、最も多かった回答を採用します。この多数決は、特に難しい数学の問題では、1回だけ実行するCoTを上回ることがよくあります。

技法を組み合わせる

3つすべてを組み合わせることもできます。一般的なエージェントのプロンプトには、次の内容が含まれます。

  • タスクを説明するシステムプロンプト（ゼロショット）
  • 2〜3個のフューショット例
  • 段階的に考えるよう求める指示

技法を選ぶ

エージェントの出力で算術計算を誤ることがあります。最も役立つ技法はどれですか？

まとめ

中核となる技法は、ゼロショット、フューショット、CoTの3つです。タスクに応じて選び、必要に応じて組み合わせてください。

よくある質問

「Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought」レッスンは無料ですか？

はい。「Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought」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）、AI Agents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。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。

「Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought」で何を学びますか？

プロンプティングの基本テクニックを3つ学びます。直接質問する、例を示す、または回答前に段階的に推論するようモデルに求める方法です。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでAI Agents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。

AI Agents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AI Agents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1/4です。

「Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought」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AI Agents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AI Agents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

  1. Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought
  2. System、User、Assistantのロール
  3. 出力フォーマット（JSON、XML、Markdown）
  4. 入力へのPrompt Injectionを防ぐ
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