iPAS 考題解析
某市政府環保局想建立一個垃圾分類查詢系統，讓民眾輸入物品名稱後自動判斷分類。由於垃圾種類繁多，但每種分類的訓練範例有限，工程師決定採用少樣本學習（Few-shot Learning）技術。下列何者為少樣本學習（Few-shot Learning）的主要特徵？
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
某市政府環保局想建立一個垃圾分類查詢系統，讓民眾輸入物品名稱後自動判斷分類。由於垃圾種類繁多，但每種分類的訓練範例有限，工程師決定採用少樣本學習（Few-shot Learning）技術。下列何者為少樣本學習（Few-shot Learning）的主要特徵？
- A. 需重新蒐集大規模標註資料，以確保模型具備穩定表現
- B. 透過少量任務示例，引導模型適應新情境或新分類需求 ✓ 正確答案
- C. 不需任何範例輸入，即可完成新任務推論
- D. 僅適用於自然語言處理任務，對其他模態效果有限
詳細解析
正確答案：B. 透過少量任務示例，引導模型適應新情境或新分類需求
Few-shot Learning 的核心特徵是透過少量示例引導模型適應新的情境或分類需求，無需大規模標註資料，適合訓練範例有限的場景。
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. 需重新蒐集大規模標註資料，以確保模型具備穩定表現 （不正確）
需要大規模標註資料是傳統監督學習的特徵，非 Few-shot Learning。
B. 透過少量任務示例，引導模型適應新情境或新分類需求 （正確）
正確：Few-shot Learning 透過少量示例引導模型適應新情境，是其核心特徵。
C. 不需任何範例輸入，即可完成新任務推論 （不正確）
不需任何範例是 Zero-shot Learning 的特徵，非 Few-shot。
D. 僅適用於自然語言處理任務，對其他模態效果有限 （不正確）
Few-shot Learning 適用於多種模態，不僅限於自然語言處理。
本題涉及的 AI 術語
深入理解以下術語，有助於掌握本題背後的核心概念，也能幫助你在遇到相似題目時更快判斷正確答案。
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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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。