2.2標準
分類プロンプトへ数件の例を追加する。
例示の偏りや矛盾で出力が不安定にならないようにする。
例示として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
Few-shot例示は形式・ラベル・境界例を一貫させ、出典・個人情報・順序影響を確認する。例示は訓練データ同様に管理する。
詳細解説
誤り正例だけを大量に並べれば分類境界は明確になる
負例や境界例がなく、過剰適合しやすい。
誤り例示へ秘密情報をそのまま含める
入力を通じて機密情報がモデルやログへ渡る。
正しい例示の出典、ラベル品質、個人情報、順序による影響を確認する
例示自体の品質と漏えいリスクを管理できる。
正しい入力・出力形式が一貫し、境界例を含む代表的な例を選ぶ
モデルが期待する判定規則と形式を学びやすい。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
AWS公式AIF-C01 Domain 2.2のプロンプト例示、入力管理、限界を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
例示の内容と並び順が出力品質・安全性へ与える影響を評価できる。
理解のポイント
- Few-shot
- 境界例
- ラベル品質
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
Few-shotプロンプティング
少数の入力と期待出力の例をプロンプトへ含め、モデルへ形式や規則を示す方法。
境界例
正例と負例の境目にあり、判定規則の違いが表れやすい入力。
問題IDAWS-AIF-228
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
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