İçerik bağlamında öğrenme nedir ve neden işe yarar?

Bağlam içinde öğrenme, büyük dil modellerinin (LLM'lerin), modelin ağırlıklarını ek bir güncelleme yapmadan, doğrudan sorguda sunulan örnekler üzerinden öğrenme yeteneğidir. Yani, model, sorgu metninde doğrudan birkaç örnek alır ve bunlara dayanarak yeni bir durum için cevap üretir.

Neden işe yarıyor:

• Model, devasa miktarda metin ve örnek üzerinde eğitilmiştir, bu da ona giriş verileri ile cevaplar arasındaki desenleri ve ilişkileri tanıma yeteneği kazandırır.
• Bağlamda örnekler sağlayarak, model "anlar" hangi görevin çözülmesi gerektiğini ve davranışını buna göre uyarlamaya başlar.
• Bu, koşullu programlamaya benzer: model, bağlamı bir talimat olarak kullanır.

Örnek: sorguda birkaç "soru — cevap" çifti verildiğinde, model diziyi devam ettirir ve aynı tarzda yeni bir soruya cevap verir.

Bu şekilde, bağlam içinde öğrenme, giriş verilerini değiştirerek LLM'lerin gücünü ek eğitim olmadan kullanmaya olanak tanır.