Apprentissage en contexte

term_id: in_context_learning

Category: application_paradigms

Definition

L’apprentissage en contexte (ICL) permet aux grands modèles de langage de s’adapter à de nouvelles tâches sans mettre à jour leurs poids. En fournissant des paires entrée-sortie dans le contexte de l’invite, le modèle déduit le motif et…

Summary

Une technique où les modèles apprennent à effectuer des tâches en observant des exemples fournis dans l’invite.

Key Concepts

  • Apprentissage few-shot
  • Zéro-shot
  • Conception de prompt
  • Adaptation sans mise à jour des poids

Use Cases

  • Tester rapidement les capacités du modèle sur de nouveaux ensembles de données
  • Changement dynamique de tâche dans les agents conversationnels
  • Prototypage d’applications d’IA sans réentraînement

Code Example

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2

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

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