問98
頻出度★★☆
AI におけるプロンプトエンジニアリングの説明として, 適切なものはどれか。
令和8年度 ITパスポート試験 問98
テクノロジ系基礎理論 › 情報に関する理論
这道题的解析和你的作答记录。
解説
問 98
错误ア
「从大量的现象或数据中获取普遍性的规则与知识」是「机器学习（Machine learning）」的说明，与对提示的斟酌设计不同。
错误イ
「在画面上用符号或字符串表示出当前处于可以输入状态」描述的是「提示符（输入提示记号）」本身，与指引导出回答的斟酌设计的提示工程是不同的概念。
- ウ
正解 所谓提示工程（Prompt engineering），是指为了从生成式 AI 中引出符合意图的回答，对给 AI 的提问或指示（提示）的内容、提供的前提信息、输出格式的指定等加以斟酌、优化的技术。因此，叙述为「为了得到符合意图的回答，对向 AI 提出的问题或指示的内容、提供的信息、指定的输出格式等加以斟酌设计」的「ウ」是正确的。
错误エ
「用计算机模拟神经细胞所构成的网络的计算模型」是「神经网络（Neural network）」的说明，讲的是 AI 的模型结构，并非提示工程。
ここがポイント
- 提示工程是对给生成式 AI 的提问、指示、前提信息、输出格式加以斟酌，从而更易得到符合意图回答的技术。
- 与相似术语的区分：机器学习（从数据中获取规则）、提示符（提示输入的记号显示）、神经网络（模拟神经回路的计算模型），需加以区别。
用語