in-Context Lerning

in-Context Lerning (文脈内学習) とはプロンプトとしての入力を学習することで Few-shot やChain of Thought などがこれにあたります。

学習するといっても実際にパラメータを更新することはなくファインチューニングをしているわけではありません。追加の学習ではなく、入力文を用いて出力を予想してるというということです。パラメータを更新しないため、追加の学習コストがかからないという利点があります。

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In-Context Learning の説明として正しいものを選べ

1. In-Context Learning とは文脈内学習と呼ばれ、ファインチューニングの手法の一つである。
2. In-Context Learning とは精度を高めるためにデータと解答のセットの教師あり学習を行う手法である。
3. In-Context Learning とは実際の追加学習をせず、プロンプトを与えることでプロンプトから学習しているような現象のことである。
4. In-Context Learning とは Few-shot とは全く関係がない。

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In-Context Learning とは実際の追加学習をせず、プロンプトを与えることでプロンプトから学習しているような挙動を示すことであり、パラメータの更新は行いません。
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