Aprendizaje en Contexto

Definition

El aprendizaje en contexto (ICL) permite que los grandes modelos de lenguaje se adapten a nuevas tareas sin actualizar sus pesos. Al proporcionar pares entrada-salida dentro del contexto del prompt, el modelo infiere el patrón y realiza la tarea inmediatamente.

Summary

Una técnica donde los modelos aprenden a realizar tareas observando ejemplos proporcionados en el prompt.

Key Concepts

• Aprendizaje Few-Shot
• Cero Ejemplos (Zero-Shot)
• Diseño de Prompt
• Adaptación Sin Pesos

Use Cases

• Probar rápidamente las capacidades del modelo en nuevos conjuntos de datos
• Cambio dinámico de tareas en agentes conversacionales
• Prototipado de aplicaciones de IA sin necesidad de reentrenamiento

Code Example

1
2

prompt = "Translate English to French:\nEnglish: Hello\nFrench: Bonjour\nEnglish: Cat\nFrench:"
response = model.generate(prompt)

Related Terms

• Ingeniería de Prompts (Creación de entradas efectivas)
• Few-Shot (Uso de pocos ejemplos)
• Zero-Shot (Sin ejemplos previos)
• Meta-Aprendizaje (Aprender a aprender)