Dizionario AI › Prompting

In-Context Learning

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.

Definizione

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.

Termini correlati

• Few-shot
• One-shot
• Selezione degli Esempi
• Context Window
• Prompt Template

Altri termini in Prompting

• Prompt
• Prompting
• Role Assignment
• Zero-shot
• Few-shot
• Chain of Thought
• Prompt Engineering
• Output Format

Mettilo alla prova

• Scenario reale: applica questo concetto con un verdetto AI immediato.
• Palestra quotidiana: brevi esercizi per allenare i concetti del dizionario.
• Gioco Playoff: sfida altri giocatori, a eliminazione diretta.

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