Yapay zekâ sözlüğü
Orta seviye
Bağlam İçi Öğrenme (In-Context Learning)
In-Context Learning
29.08.2026 tarihinde güncellendi
Modelin eğitimini değiştirmeden prompt içindeki örnek ve talimatlardan görev biçimini çıkarmasıdır.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiBağlam içi öğrenmede model yeniden eğitilmez; görev tanımı, örnekler ve kurallar aynı prompt içinde sunulur. Model bu bağlamı geçici olarak kullanarak yeni girdinin beklenen biçimini tahmin eder. Sıfır örnekli, tek örnekli ve birkaç örnekli yaklaşımlar bu fikrin farklı uygulamalarıdır.
Çalışma mantığı: Örnekler ve talimatlar bağlam penceresine yerleştirilir, model örneklerdeki ilişkiyi genelleyerek yeni girdiye çıktı verir. Örneklerin sırası ve çeşitliliği sonucu etkiler.
Kullanım alanları: Sınıflandırma, veri dönüştürme, biçimlendirme, içerik etiketleme ve hızlı prototiplemede kullanılır.
Sınırlılıklar: Bağlam penceresi sınırlıdır; kötü seçilmiş veya çelişkili örnekler modelin yanlış kural öğrenmesine yol açabilir.
Çalışma mantığı: Örnekler ve talimatlar bağlam penceresine yerleştirilir, model örneklerdeki ilişkiyi genelleyerek yeni girdiye çıktı verir. Örneklerin sırası ve çeşitliliği sonucu etkiler.
Kullanım alanları: Sınıflandırma, veri dönüştürme, biçimlendirme, içerik etiketleme ve hızlı prototiplemede kullanılır.
Sınırlılıklar: Bağlam penceresi sınırlıdır; kötü seçilmiş veya çelişkili örnekler modelin yanlış kural öğrenmesine yol açabilir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaBir modelin ağırlıkları değiştirilmeden, prompt içinde verilen örnek ve talimatlardan görevin biçimini veya kuralını öğrenerek yanıt üretmesidir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoModelden duygu sınıflandırması istenirken iki olumlu ve iki olumsuz örnek vermek, yeni cümleleri aynı etiket düzeninde sınıflandırmasına yardımcı olur.