Apprentissage en contexte

L'apprentissage en contexte est une technologie émergente dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles qui permet aux modèles d'apprendre et de s'adapter instantanément à de nouvelles tâches au sein d'un contexte donné, sans nécessiter un entraînement supplémentaire. Cette méthode utilise les connaissances et les capacités de raisonnement préexistantes du modèle pour offrir des services plus précis et flexibles dans des scénarios d'application spécifiques, ce qui améliore considérablement la praticité et la capacité de généralisation du modèle. Son objectif principal est de réduire la dépendance aux grandes bases de données annotées, d'améliorer la capacité de réponse en temps réel du modèle et d'optimiser l'expérience utilisateur. Dans les applications pratiques, l'apprentissage en contexte est largement utilisé dans les systèmes de dialogue, la génération de texte, la recherche d'information et d'autres domaines, démontrant ainsi une valeur d'application significative.