iPAS 考題解析在少樣本提示（Few-shot Prompting）僅能提供 1 - 2 個範例的情況下，若遇到領域偏移（Domain Shift），下列何者為模型最可能面臨的核心挑戰？

解析

正確答案：A. 範例數量過少，無法涵蓋新領域的多樣性，導致模型泛化不足

當 Few-shot 僅有 1-2 個範例且遇到領域偏移時，最核心的問題是範例數量過少，無法涵蓋新領域的多樣性。模型無法從極少的範例中學習到新領域的特徵分佈，導致泛化能力嚴重不足。

每個選項為什麼對或錯

• A 範例數量過少，無法涵蓋新領域的多樣性，導致模型泛化不足 正解

  極少範例無法代表新領域的多樣性，是領域偏移場景中泛化不足的核心原因。

• B 範例表徵有限，模型容易依賴單一樣本特性而降低適應力 錯誤選項

  依賴單一樣本特性是可能的問題，但核心挑戰在於無法涵蓋新領域多樣性。

• C 範例覆蓋不足，使模型難以抽取跨領域的穩定模式 錯誤選項

  抽取跨領域模式的困難源自範例不足，這是結果而非核心挑戰本身。

• D 範例資訊過於稀缺，模型缺乏應對不同輸入情境的能力 錯誤選項

  缺乏應對不同情境能力是泛化不足的另一種描述，核心原因仍是範例數量不足。

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