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Apprentissage en contexte(ICL)
Conditionnement d'un modèle à partir d'instructions et de démonstrations présentes dans le contexte actuel, sans mise à jour des paramètres du modèle
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Conditionne un modèle avec des instructions de tâche et des exemples dans le prompt, sans modifier ses poids, pour guider son comportement sur de nouvelles entrées.
- Quand l'utiliser
- Tâches aux catégories ou motifs clairs et fixes, où quelques exemples annotés montrent de façon fiable au modèle ce qu'il doit faire.
- Vigilance
- Les performances chutent nettement si les exemples ne correspondent pas à la distribution des entrées réelles ou si le modèle se trompe sur les caractéristiques qui comptent.
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Apprentissage en contexte: Vue d’ensemble
Conditionnement d'un modèle à partir d'instructions et de démonstrations présentes dans le contexte actuel, sans mise à jour des paramètres du modèle
- 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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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- Language Models are Few-Shot Learners (2020)arXiv:2005.14165
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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