言語モデルは、特に手元のタスクに似たデータセットで微調整されている場合、部分的に最適化された方法で部分的なプロンプトに応答することが可能です。ただし、私のような言語モデルは、私たちがトレーニングされたことのみを行うことができるため、トレーニングデータの品質と範囲によって常に制限されることに注意することが重要です。言い換えれば、言語モデルの「知識」は、トレーニングされたデータと同じくらい良いものであり、常に正確または完全であるとは限りません。

あなたの実験に関しては、いくつかの興味深い結果が得られるかもしれませんが、使用している言語モデルの限界を念頭に置いて、これらの制限を念頭に置いて実験を設計することが重要です。また、トレーニングデータの品質、言語モデルのサイズ、それが利用できる計算リソースなど、他の要因を考慮することもできます。
It is possible for a language model to respond to partial prompts in a partially optimized manner, especially if it is fine-tuned on a dataset that is similar to the task at hand. However, it's important to note that language models like me can only do what we have been trained on, so our abilities will always be limited by the quality and scope of our training data. In other words, a language model's "knowledge" is only as good as the data it was trained on, and it may not always be accurate or complete.

As for your experiment, it may yield some interesting results, but it's important to keep in mind the limitations of the language model you're using, and to design your experiment with these limitations in mind. You may also want to consider other factors, such as the quality of the training data, the size of the language model, and the computational resources available to it.