AIF-C01：AWS Certified AI Practitioner 基盤モデルの応用 問4
基盤モデルの応用／効果的なプロンプトエンジニアリング基盤モデルに複数の条件を含む文章題を解かせたところ、途中の計算を飛ばして誤った答えを返すことが多くなりました。モデルの再学習はせず、プロンプトの変更だけで正答率を高めたいと考えています。適切なものはどれか。
当サイトのオリジナル問題（AIF-C01：AWS Certified AI Practitionerの出題範囲「基盤モデルの応用」に対応。実際の試験問題ではありません）
- A「専門家として回答してください」という役割を与えるロールプロンプトだけを追加する
- B回答は答えのみを一行で出力するように指示し、説明を禁止するゼロショットプロンプトにする
- Cプロンプトの文字数を減らし、問題文以外の指示をすべて取り除いた短縮プロンプトにする
- D「段階的に考えてください」と指示し、途中の推論過程を書き出させる思考の連鎖（Chain-of-Thought）を用いる
正解：D
解説
思考の連鎖（Chain-of-Thought）プロンプトは、モデルに最終回答の前に推論の手順を書き出させる手法です。多段の計算や論理を要する問題で正答率が上がりやすく、再学習も不要です。答えのみを要求したり、指示を削ったりすると推論の手順が省かれ、誤りが増えやすくなります。役割付与は口調や視点を整えるのに有効ですが、推論の手順を促すわけではありません。
選択肢ごとの解説
- A誤り。ロールプロンプトは回答の視点や口調を調整するもので、推論手順を踏ませる効果は限定的です。
- B誤り。答えのみを出力させると推論の過程が省かれ、複数条件の問題ではかえって誤りが増えやすくなります。
- C誤り。指示を削ると推論を促す手がかりもなくなり、正答率の改善にはつながりません。
- D正しい。推論過程を書き出させることで、多段の計算でも手順を飛ばしにくくなります。