AI Dictionary › Prompting
In-context learning is a language model's ability to "learn" a task directly from the examples and instructions inside the prompt, with no weight retraining. The model adapts its behaviour using only what it reads at inference time. Example: in the prompt you write "Classify reviews. 'Great product' → positive. 'Slow delivery' → negative. 'The charger is broken' →" and the model completes with "negative," inferring the rule from the two examples. It is the mechanism behind few-shot and one-shot prompting: everything happens within the context window.
Use it when you want to specialise the model on a format or rule without fine-tuning: two to five well-chosen examples in the prompt are enough. Fast, cheap and reusable.
L'in-context learning è la capacità di un modello di linguaggio di "imparare" un compito direttamente dagli esempi e dalle istruzioni contenuti nel prompt, senza alcun riaddestramento dei pesi. Il modello adatta il suo comportamento sfruttando solo ciò che legge al momento dell'inferenza. Esempio: nel prompt scrivi "Trasforma le recensioni in sentiment. 'Prodotto ottimo' → positivo. 'Consegna lenta' → negativo. 'Il caricabatterie non funziona' →" e il modello completa con "negativo" avendo dedotto la regola dai due esempi. È il meccanismo che rende possibili few-shot e one-shot: tutto avviene dentro la finestra di contesto.
Usalo quando vuoi specializzare il modello su un formato o una regola senza fine-tuning: bastano 2-5 esempi ben scelti nel prompt. È rapido, economico e riutilizzabile scenario per scenario.
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