上下文学习

In-Context Learning是在自然语言处理领域中的一种新兴技术，它允许模型在给定上下文中即时学习和适应新任务，无需额外训练。该方法通过利用模型已有的知识和推理能力，在具体应用场景中提供更精准、灵活的服务，显著提升了模型的实用性和泛化能力。其主要目标是减少对大规模标注数据的依赖，提高模型的实时响应能力和用户交互体验。在实际应用中，In-Context Learning广泛应用于对话系统、文本生成、信息检索等领域，具有重要的应用价值。