Aprendizado em Contexto

Definition

O aprendizado em contexto (ICL) permite que grandes modelos de linguagem se adaptem a novas tarefas sem atualizar seus pesos. Ao fornecer pares de entrada-saída dentro do contexto do prompt, o modelo infere o padrão e realiza a tarefa.

Summary

Uma técnica na qual os modelos aprendem a realizar tarefas observando exemplos fornecidos no prompt.

Key Concepts

• Aprendizado com Poucos Exemplos (Few-Shot Learning)
• Zero-Shot
• Design de Prompt
• Adaptação Sem Atualização de Pesos (Weight-Free Adaptation)

Use Cases

• Teste rápido das capacidades do modelo em novos conjuntos de dados
• Alternância dinâmica de tarefas em agentes conversacionais
• Prototipagem de aplicações de IA sem retreinamento

Code Example

1
2

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

Related Terms

• Engenharia de Prompt (Prompt Engineering)
• Few-Shot (Com Poucos Exemplos)
• Zero-Shot (Sem Exemplos)
• Meta-Aprendizado (Meta-Learning)