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In-Context-Lernen(ICL)
Konditionierung eines Modells anhand von Anweisungen und Demonstrationen im aktuellen Kontext, ohne die Modellparameter zu aktualisieren
In 30 Sekunden
- Was
- Konditioniert ein Modell über Aufgabenanweisungen und Beispiele im Prompt, ohne die Modellgewichte zu ändern, um sein Verhalten bei neuen Eingaben zu steuern.
- Wann einsetzen
- Aufgaben mit klaren, festen Kategorien oder Mustern, bei denen wenige beschriftete Beispiele dem Modell zuverlässig zeigen, was zu tun ist.
- Achtung
- Die Leistung bricht deutlich ein, wenn die Beispiele nicht zur Verteilung echter Eingaben passen oder das Modell falsch deutet, welche Merkmale zählen.
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In-Context-Lernen: Überblick
Konditionierung eines Modells anhand von Anweisungen und Demonstrationen im aktuellen Kontext, ohne die Modellparameter zu aktualisieren
- Zero-shot instructions
- Few-shot demonstrations
- Example-based task specification
- No parameter updates
- Retrieval-based example selection
- Prompt-order sensitivity testing
The Agent Architect
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Quellen
Die Veröffentlichungen, Spezifikationen und Repositories, auf denen dieses Muster beruht.
- Language Models are Few-Shot Learners (2020)arXiv:2005.14165
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