---
title: "In-Context Learning (BG)"
source: "https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(BG)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "In-Context_Learning_(BG)"
language: "bg"
categories:
- "Category:Bulgarian"
- "Category:Large language models"
- "Category:Machine learning"
revision_id: 3195
wiki_created_at: 2026-09-06T23:17:07Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:17:07Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:55:41Z
---
# In-Context Learning (BG)
**Контекстно обучение** (англ. **In-Context Learning**, **ICL**) — това е фундаментална способност на големите езикови модели (LLM) да се обучават на нови задачи „в движение", използвайки само примери (демонстрации), предоставени в контекста (prompt-а) на заявката. Ключова особеност е, че този процес на адаптация протича без актуализиране на теглата (параметрите) на модела, тоест без традиционно дообучване (fine-tuning)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(BG)#cite_note-lakera-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(BG)#cite_note-hopsworks-2).\n\nТози механизъм позволява на моделите да демонстрират забележителна гъвкавост, решавайки задачи, за които не са били специално обучени. ICL се превърна в един от ключовите пробиви, направили големите езикови модели толкова мощни и универсални[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(BG)#cite_note-gradient_pub-3).\n\n== Механизми на работа ==\nТочното разбиране на начина, по който работи ICL, остава активна област на изследвания, но съществуват няколко водещи теории, обясняващи този феномен.\n\n=== Transformer като мета-оптимизатор ===\nЕдна от популярните теории гласи, че архитектурата Transformer по време на предварителното обучение се научава да реализира алгоритми за обучение в своите преки проходи (forward passes). Когато моделът получи prompt с примери, той неявно изпълнява своеобразна оптимизация за решаване на представената задача, настройвайки вътрешните си състояния (активации), а не теглата[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(BG)#cite_note-arxiv_grad-4).\n\n=== Байесов извод ===\nДруга теория разглежда ICL като форма на байесов извод. Моделът, предварително обучен върху огромни масиви от данни, притежава априорно представяне за множество концепции. Примерите в контекста служат като свидетелства, които позволяват на модела да прецизира апостериорното си разпределение на вероятностите върху скритите концепции. С други думи, примерите помагат на модела да „разбере" коя точно от хилядите познати му задачи трябва да реши в дадения момент[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(BG)#cite_note-stanford-5).\n\n== Типове In-Context Learning ==\nВ зависимост от броя на предоставените примери ICL се разделя на три основни типа.\n\n\* **Few-shot Learning (обучение с няколко примера)**: Това е най-разпространеният и балансиран подход. На модела се предоставят няколко (обикновено от 2 до 10) демонстрационни примера.\n*Пример (класификация на тоналност):* \n
Текст: "Какой прекрасный день!"
Тональность: Позитивная
Текст: "Я ненавижу стоять в пробках."
Тональность: Негативная
Текст: "Этот фильм был довольно средним."
Тональность:
\n**Очакван отговор:**\n
Нейтральная
\n\n\* **One-shot Learning (обучение с един пример)**: На модела се дава само един пример. Това често е достатъчно, за да се зададе форматът на отговора и значително да се подобри производителността в сравнение с zero-shot подхода.\n\n\* **Zero-shot Learning (обучение без примери)**: На модела не се предоставят примери, а само инструкция или описание на задачата. В този случай моделът се опира изцяло на знанията, придобити по време на предварителното обучение.\n\n== Практическо приложение ==\nПравилното прилагане на ICL позволява решаването на широк спектър от задачи без скъпоструващи разработки и дообучване.\n\n\* **За творчески и стилистични задачи** (генериране на код в определен стил, писане на текст в маниера на конкретен автор):\n\*\* Препоръчва се **Few-shot Learning**.\n\*\* Примерите помагат на модела да улови необходимия стил, формат и структура на изхода.\n\n\* **За прости задачи с ясни инструкции** (превод, обобщаване, отговори на прости въпроси):\n\*\* Често е достатъчен **Zero-shot Learning**.\n\*\* Съвременните модели се справят достатъчно добре с такива задачи, ако те са били част от предварителното им обучение.\n\n\* **За задачи, при които форматът на изхода е важен** (генериране на JSON, извличане на същности):\n\*\* Препоръчва се **One-shot** или **Few-shot Learning**.\n\*\* Дори един пример може ясно да зададе изисканата структура на отговора, предотвратявайки грешки при форматирането.\n\n== Предимства и недостатъци ==\n{\| class=\\wikitable\\\n\|+ Сравнение на предимствата и недостатъците на ICL\n\|-\n! Предимства\n! Недостатъци\n\|-\n\|\n\* **Гъвкавост и бързина:** Незабавна адаптация към нови задачи без необходимост от преобучване.\n\* **Икономия на ресурси:** Не изисква събиране на данни, анотиране и изчислителна мощ за дообучване.\n\* **Достъпност:** Позволява на потребители без експертиза в ML да настройват модели с помощта на прости текстови примери.\n\|\n\* **Ограничения на контекстния прозорец:** Броят на примерите е ограничен от максималната дължина на контекста на модела.\n\* **Чувствителност към примерите:** Резултатът силно зависи от качеството, реда и формата на предоставените демонстрации.\n\* **Високи разходи на етапа на извод:** Дългите prompt-ове с множество примери увеличават разходите и времето за генериране.\n\* **Рискове за сигурността:** Предаването на поверителна информация като примери може да бъде небезопасно.\n\|}\n\n== Сравнение с други парадигми ==\n=== ICL vs. Fine-tuning ===\nFine-tuning (дообучване) променя теглата на модела, „запечатвайки" в него нови знания. Това прави модела експерт в тясна област, но намалява общата му гъвкавост. ICL, напротив, не променя теглата и е по-гъвкав, но може да отстъпва по производителност при тясно специализирани задачи, изискващи задълбочено познаване на домейна.\n\n=== ICL vs. RAG (Retrieval-Augmented Generation) ===\nДвата метода разширяват контекста на модела, но за различни цели:\n\* **ICL** използва примери, за да **обучи** модела *как* да изпълнява задачата (демонстрация на умение).\n\* **RAG** използва извлечена информация, за да **съобщи** на модела фактите, необходими за отговора (предоставяне на знания).\nНа практика ICL и RAG често се комбинират за постигане на най-добри резултати.\n\n== Литература ==\n\* Brown, T. B. et al. (2020). *Language Models are Few-Shot Learners*. arXiv:2005.14165.\n\* Dai, D. et al. (2022). *Why Can GPT Learn In-Context? Language Models Implicitly Perform Gradient Descent as Meta-Optimizers*. arXiv:2212.10559.\n\* Panwar, M.; Ahuja, K.; Goyal, N. (2024). *In-Context Learning through the Bayesian Prism*. arXiv:2306.04891.\n\* Müller, S. et al. (2021). *Transformers Can Do Bayesian Inference*. arXiv:2112.10510.\n\* Garg, S. et al. (2022). *What Can Transformers Learn In-Context? A Case Study of Simple Function Classes*. arXiv:2208.01066.\n\* Min, S. et al. (2022). *Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning Work?*. arXiv:2202.12837.\n\* Wang, X. et al. (2023). *Explaining and Finding Good Demonstrations for In-Context Learning*. arXiv:2302.13971.\n\* Xie, S. et al. (2024). *A Survey on In-Context Learning*. arXiv:2301.00234.\n\* Yu, Z.; Ananiadou, S. (2024). *How Do Large Language Models Learn In-Context? Query and Key Matrices of In-Context Heads Are Two Towers for Metric Learning*. arXiv:2402.02872.\n\* Wibisono, K. C.; Wang, Y. (2024). *From Unstructured Data to In-Context Learning: Exploring What Tasks Can Be Learned and When*. arXiv:2406.00131.\n\* Chan, J. K. et al. (2022). *Data Distributional Properties Drive Emergent In-Context Learning in Transformers*. arXiv:2205.05055.\n\* Hahn, M.; Goyal, N. (2023). *A Theory of Emergent In-Context Learning as Implicit Structure Induction*. arXiv:2303.07971.\n\n== Бележки ==\n\n\n\nTemplate:SEOMeta\n
1. [↑](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(BG)#cite_ref-lakera_1-0) What is In-Context Learning (ICL)? // Lakera.ai
2. [↑](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(BG)#cite_ref-hopsworks_2-0) In-Context Learning (ICL) // Hopsworks.ai
3. [↑](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(BG)#cite_ref-gradient_pub_3-0) In-Context Learning, In Context // The Gradient
4. [↑](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(BG)#cite_ref-arxiv_grad_4-0) Why Can GPT Learn In-Context? Language Models Secretly Perform Gradient Descent as Meta-Optimizers // arXiv, 2022.
5. [↑](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(BG)#cite_ref-stanford_5-0) Understanding In-Context Learning // Stanford Human-Centered AI, 2023.