In-Context Learning
Метод, при котором модель учится выполнять задачу на основе контекста, предоставленного в запросе. Этот подход позволяет модели адаптироваться к новым задачам без специального обучения, используя только информацию, предоставленную в промпте.
| Преимущества | Недостатки |
|---|---|
| Высокая гибкость и адаптивность к различным задачам | Качество выполнения задачи зависит от предоставленного контекста |
| Не требует дополнительного обучения модели | Может быть менее эффективным для очень сложных задач |
| Позволяет решать новые задачи "на лету" | Ограничено объемом контекста, который можно включить в промпт |
Пример In-Context Learning:
Рассмотри следующие примеры классификации эмоций в тексте:
1. 'Я так рад, что сдал экзамен!' - Радость
2. 'Мне очень грустно, что мой друг уезжает.' - Грусть
3. 'Я в ярости из-за этой несправедливости!' - ГневТеперь классифицируй эмоцию в следующем предложении: 'Я так волнуюсь перед важным выступлением.'