インコンテキスト学習in-context learning

インコンテキスト学習は、モデルの重みを変えずに、プロンプトに入れた指示と例だけで新しいタスクをこなす方式である。大規模言語モデルで広く知られるようになり、例をいくつか与えるfew-shot方式が代表的である。

モデルを再学習させるファインチューニングと異なり、準備時間が短いという利点がある。ロボットAIでは、人のデモ動画を例として見せ、それをまねさせる方法にも使われる。

この説明は、AIPOSTの記事と広く知られた事実をもとにまとめたものです。誤りがあれば訂正依頼でお知らせください。