Apprendimento nel Contesto

Definition

L’apprendimento nel contesto (ICL) consente ai grandi modelli linguistici di adattarsi a nuovi compiti senza aggiornare i loro pesi. Fornendo coppie input-output all’interno del contesto del prompt, il modello inferisce il modello e

Summary

Una tecnica in cui i modelli imparano a eseguire compiti osservando esempi forniti nel prompt.

Key Concepts

• Apprendimento Few-Shot
• Zero-Shot
• Progettazione del Prompt
• Adattamento Senza Pesi

Use Cases

• Test rapido delle capacità del modello su nuovi dataset
• Cambio dinamico di compito negli agenti conversazionali
• Prototipazione di applicazioni IA senza riaddestramento

Code Example

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

Related Terms

• Ingegneria dei Prompt (ottimizzazione degli input per guidare il modello)
• Few-Shot (apprendimento da pochi esempi)
• Zero-Shot (esecuzione senza esempi precedenti)
• Meta-Apprendimento (apprendimento su come imparare)