社内研修用クイズの解答をテキスト生成AIに作らせたところ、いきなり答えさせると誤ることがあった。そこで、外部の資料や検索は使わずに、まず「この質問に関係する事実や知識を列挙してください」と指示してモデル自身に知識を書き出させた。次に、その知識をプロンプトに含めて「上の知識を踏まえて質問に答えてください」と指示する二段階の方法をとった。この手法として、最も適切なものはどれか。
- 1Least-to-Most Prompting
- 2Few-shot Prompting
- 3Generated Knowledge Prompting（知識生成プロンプティング）
- 4RAG（検索拡張生成）
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正解：3
外部の資料を使わず、まずモデル自身に関連知識を生成させ、それを手がかりに回答させる方法はGenerated Knowledge Promptingです。RAGは外部のデータベースや検索結果から情報を取り出してプロンプトに加える仕組みで、知識の出どころが異なります。Least-to-Mostは問題を小問題に分解して順に解く手法、Few-shotは入力と出力の例を示す手法です。モデルが書き出した知識そのものが誤っている可能性もあるため、重要な内容は確認が必要です。「自分で知識を生成させてから答えさせる」のが知識生成、「外部から検索して与える」のがRAGと区別して覚えましょう。
根拠：Generated Knowledge Prompting（Liu et al., 2022）