iPAS 考題解析
某企業使用生成式 AI 進行文字分類，初期僅根據既有業務資料設計少量樣本提示（Few-shot Prompting）。當模型應用至新市場資料時，團隊發現分類結果明顯不穩定，且原先提供的範例並未涵蓋新市場常見的表達方式。依此情境判斷，下列何者最可能為主要原因？
初級 生成式AI應用與規劃
難度：中等 ★★☆ 115 年考題
考試範圍定位
- 考試等級
- 初級能力鑑定
- 考試科目
- 生成式 AI 應用與規劃
- 知識主題
- 生成式 AI 應用領域與工具使用
- 能力指標
- 如何善用生成式 AI 工具（L12202）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定「生成式 AI 應用與規劃」科目中的「生成式 AI 應用領域與工具使用」範疇， 對應的能力指標為「如何善用生成式 AI 工具」，涵蓋提示工程（提示詞框架、設計與優化）、RAG、AI 工具整合等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
某企業使用生成式 AI 進行文字分類，初期僅根據既有業務資料設計少量樣本提示（Few-shot Prompting）。當模型應用至新市場資料時，團隊發現分類結果明顯不穩定，且原先提供的範例並未涵蓋新市場常見的表達方式。依此情境判斷，下列何者最可能為主要原因？
- A. 模型容易對單一範例產生過度記憶
- B. 少量範例難以涵蓋新情境的資料差異 ✓ 正確答案
- C. Prompt 設計無法引導模型擷取共通特徵
- D. 模型推理能力不足以完成分類任務
詳細解析
正確答案：B. 少量範例難以涵蓋新情境的資料差異
Few-shot Prompting 依賴少量範例引導模型，當應用場景擴展到新市場時，原有範例無法涵蓋新的資料特徵與表達方式，導致分類不穩定。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. 模型容易對單一範例產生過度記憶 （不正確）
Few-shot 不太會導致對單一範例的過度記憶，模型不會記住範例本身。
B. 少量範例難以涵蓋新情境的資料差異 （正確）
正確：少量範例的代表性有限，難以涵蓋新市場的多樣表達方式，是分類不穩定的主因。
C. Prompt 設計無法引導模型擷取共通特徵 （不正確）
Prompt 設計可能有改善空間，但題目指出問題在於範例未涵蓋新表達方式，屬於範例不足。
D. 模型推理能力不足以完成分類任務 （不正確）
大型語言模型的推理能力通常足以完成分類任務，問題在於範例覆蓋不足。
延伸學習
本題尚未連結特定術語，你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度，需要理解概念之間的關聯與應用情境，不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」，建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計，很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異，需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」，嘗試向別人解釋這道題的解題思路，能講清楚就代表真正理解了。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇，建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
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初級 生成式AI應用與規劃 難度 ★★☆ 115 年
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初級 生成式AI應用與規劃 難度 ★★☆
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初級 生成式AI應用與規劃 難度 ★★☆ 114 年
iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自初級考試範圍，適合正在準備初級認證的考生練習。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 115 年 AI 應用規劃師初級考試。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。