Q51 — AWS AIF-C01 第2章

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ある企業が、Amazon Bedrock 上の大規模言語モデル（LLM）を用いて感情分析を行おうとしています。同社は、テキスト段落の感情を「肯定的」または「否定的」に分類したいと考えています。 この要件を満たすプロンプトエンジニアリング戦略はどれですか？

• A. プロンプト内に、それぞれ対応する肯定的または否定的なラベルが付与されたテキスト段落の例をいくつか提示し、その後に分類対象となる新しいテキスト段落を提示する。 ✓
• B. プロンプト内で、感情分析およびLLM（大規模言語モデル）の動作原理について詳細に説明する。
• C. 分類対象となる新しいテキスト段落のみを提示し、追加のコンテキストや例を一切提示しない。
• D. この新しいテキストに対して、テキスト要約や質問応答など、関係のないタスクの例をいくつか提示する。

正解: A. プロンプト内に、それぞれ対応する肯定的または否定的なラベルが付与されたテキスト段落の例をいくつか提示し、その後に分類対象となる新しいテキスト段落を提示する。

解説

Amazon Bedrock 上の大規模言語モデル（LLM）を用いた感情分析では、テキスト段落の感情を「肯定的」または「否定的」に分類するために、LLM に効果的なプロンプトを提供する必要があります。肯定的または否定的なラベルが付与されたテキスト段落の例を提示することで、LLM は感情分析タスクをよりよく理解し、新しいテキスト段落を適切に分類できます。この手法はファイショットラーニング（few-shot learning）技術を活用したものであり、LLM の応答精度を向上させます。したがって、正しいプロンプトエンジニアリング戦略は選択肢 A です。