フューショットプロンプティング

フューショットプロンプティングでは、入力と出力の例をいくつかコンテキストに含めることで、重みを一切更新せずにモデルがその場（インコンテキスト）でタスクを学習します。Brown ら（2020）は、この能力がモデルの規模とともに現れること、そして一般的なタスクでは数個の例を加えるだけで、ファインチューニングしたシステムとの差の多くが埋まることが多いと示しました。

例が最も役立つのは、求める形式が具体的だったり特殊だったりする場合です。まさにゼロショットでは結果がぶれやすいケースです。