Summary  
This chapter covers techniques for guiding AI output by presenting examples of the desired result (few-shot prompting) and by encouraging step-by-step reasoning for complex tasks (chain-of-thought prompting).

General domain of usage  
Machine translation

例示ベースのプロンプトは、AIに望ましい出力例を1つ以上提示する手法。これは**few-shotプロンプト**と呼ばれる。

**few-shotプロンプト**：望ましい出力を示すために、プロンプト内でいくつかの例を提示する手法。

定義

複雑または複数ステップのタスクには、**chain-of-thoughtプロンプト**によってAIが段階的に推論することを促す。

**Chain-of-thoughtプロンプティング**：AIが問題を段階的に推論するよう促す手法。

#### 例の比較

- **Few-shot:** `Translate the following sentences to French. Example: "Good morning." → "Bonjour." Now translate: "How are you?"`;
- **Chain-of-thought:** `Solve this math problem step by step: If a train travels 60 miles in 1.5 hours, what is its average speed?`.

**Few-shotプロンプティング**は、AIに特定のスタイルやフォーマットを模倣させたい場合に使用。**Chain-of-thoughtプロンプティング**は、論理的な手順や説明が必要なタスクに適用。

例が多すぎるとAIが圧倒されたり、コンテキストウィンドウを超える可能性がある。**簡潔**かつ**関連性の高い**例を選択。

注意

チェーン・オブ・ソート・プロンプティングはいつ使用すべきですか？

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プロンプトを洗練し、評価し、一貫性および実際のユースケースに適した形に改善する方法を学びます。

例示ベースおよびステップバイステップ・プロンプティング

例の比較

例示ベースおよびステップバイステップ・プロンプティング

例の比較