In-Context Learning / Lernen im Kontext
Die datierten Quellen sind über 18 Monate alt; bei anderen Quellen fehlt das Datum.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 3
Neueste datierte Quelle: 2022-09-24
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Einige Veröffentlichungsdaten fehlen. Die neueste datierte Quelle ist daher nicht unbedingt die neueste Quelle insgesamt.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Im Glossar öffnen Lesenotizen · Strukturierter Dateneintrag
Einfach erklärt
Material im aktuellen Prompt nutzen, um eine Antwort anzupassen, ohne einen neuen Trainingslauf. [1] [2]
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Grenzen und Unterschiede
Das bedeutet nicht, dass ein Gespräch das zugrunde liegende Modell dauerhaft trainiert. Erklärungen des internen Mechanismus hängen weiterhin vom untersuchten Modell und den verfügbaren Belegen ab. [3] [2]
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Ausführlicher erklärt
Ein Prompt kann Beispiele oder ein Muster liefern, das die nächste Antwort anleitet. So lässt sich das Verhalten für manche Aufgaben ohne neuen Trainingslauf anpassen. Forschende untersuchen auch, wie dieses Verhalten in Transformern entsteht. [1] [2]
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Wie das zur Karte passt
Lesefrage im Atlas: Veränderte eine Demonstration das Modell selbst oder nur die Informationen in seiner Eingabe? [1] [2]
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https://theaiatlas.org/ideas/in-context-learning/
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Quellen und Umfang unserer Lektüre
1. LLMs: Fine-tuning, distillation, and prompt engineering
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Die Veröffentlichungsdaten sind nicht bekannt.
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Einige Veröffentlichungsdaten fehlen. Die neueste datierte Quelle ist daher nicht unbedingt die neueste Quelle insgesamt.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Feinabstimmung und Prompt Engineering wurden gelesen, einschließlich des Unterschieds zwischen Parameteränderungen und Beispielen in der Eingabe. Verwendet zur Unterscheidung dieser Verfahren, ohne allgemeine Behauptungen zu übernehmen, Feinabstimmung sei immer nötig oder verbessere jede Aufgabe.
2. In-context Learning and Induction Heads
Die Quelle ist über 18 Monate alt.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Neueste datierte Quelle: 2022-09-24
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Zusammenfassung und Einreichungsangaben gelesen. Die Autoren berichten kausale Belege in kleinen Modellen, die nur Attention verwenden, und indirekte oder korrelative Belege für ihre weitergehende Hypothese zum Mechanismus. Das Glossar stellt diese Hypothese nicht als für alle Modelle geklärt dar.
3. Language Models are Few-Shot Learners
Die Quelle ist über 18 Monate alt.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Neueste datierte Quelle: 2020-05-28
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Zusammenfassung, Abschnitt 2 zu Zero-Shot- und Few-Shot-Verfahren sowie Abschnitt 4 zu Überschneidungen mit Trainingsdaten gelesen. Version 4 stammt vom 22. Juli 2020. Die Ergebnisse betreffen GPT-3 und sind keine aktuelle Modellrangliste; festgestellte Überschneidungen erhöhten die Werte nicht durchgängig.
Ausgabe und maschinenlesbare Belege
Inhaltsversion 0.20.0. Quellenstichtag 2026-09-15; das bedeutet nicht, dass jede Quelle an diesem Tag gelesen wurde.
Festgehaltenes vollständiges Datenpaket · Vollständige Quellennotizen · Anleitung für KI-Agenten