In-Context Learning
L'apprentissage en contexte (in-context learning) est la capacité d'un LLM à résoudre une nouvelle tâche uniquement à partir d'exemples fournis dans le prompt, sans modifier ses paramètres. C'est l'un des phénomènes qui distinguent les grands modèles des systèmes IA traditionnels.
En fournissant 3 exemples de classification de sentiment dans le prompt de GPT-4, le modèle maîtrise la tâche immédiatement sans fine-tuning, économisant des semaines de travail d'entraînement.
L'apprentissage en contexte (in-context learning) est la capacité d'un LLM à résoudre une nouvelle tâche uniquement à partir d'exemples fournis dans le prompt, sans modifier ses paramètres. C'est l'un des phénomènes qui distinguent les grands modèles des systèmes IA traditionnels.
En fournissant 3 exemples de classification de sentiment dans le prompt de GPT-4, le modèle maîtrise la tâche immédiatement sans fine-tuning, économisant des semaines de travail d'entraînement.
Apprentissage en contexte et Few-shot learning sont deux concepts liés mais distincts dans l'écosystème IA. Pour approfondir : Few-shot learning, Prompt engineering, LLM, Zero-shot.
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