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
| |