In-Context Learning
Capacidade de LLMs aprenderem padrões de novos tasks apenas vendo exemplos no prompt, sem atualizar pesos.
RESUMO
Descrita no paper do GPT-3 (Brown et al., 2020), in-context learning (ICL) é o fenômeno em que um modelo pré-treinado generaliza para tarefas novas a partir de poucos exemplos (few-shot) ou apenas a instrução (zero-shot), sem fine-tuning. Base prática do prompt engineering moderno e do few-shot prompting.
Tags: icl · few-shot · emergent · prompting
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