Definición breve
El in-context learning es la capacidad de los modelos de lenguaje de aprender a partir de ejemplos incluidos directamente en el prompt.
Explicación del concepto
En lugar de modificar los pesos del modelo, el aprendizaje ocurre durante la inferencia mediante ejemplos.
Cómo funciona
El prompt puede incluir ejemplos de entrada y salida que guían la respuesta del modelo.
Por qué es importante
Permite adaptar modelos a tareas específicas sin entrenamiento adicional.
Ejemplo conceptual
Prompt:
«Traduce inglés a español:»
Hello → Hola
World → Mundo
Ejemplo en Python
prompt = "Hello -> Hola\nWorld -> Mundo\nCat ->"
Conceptos relacionados
- Ingeniería de Prompts
- Few-Shot Learning
Resumen
El in-context learning permite que los modelos adapten su comportamiento utilizando ejemplos dentro del prompt.
Lexicon Redes Neuronales 