--- title: "In-Context Learning (HU)" source: "https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(HU)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "In-Context_Learning_(HU)" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 3204 wiki_created_at: 2026-09-06T23:17:16Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:17:16Z downloaded_at: 2026-09-07T22:55:44Z --- # In-Context Learning (HU) **Kontextuson belüli tanulás** (ang. **In-Context Learning**, **ICL**) — a nagy nyelvi modellek (LLM) azon alapvető képessége, hogy új feladatokat „menet közben" sajátítsanak el, kizárólag a kérés kontextusában (promptjában) megadott példák (demonstrációk) segítségével. A folyamat kulcsfontosságú jellemzője, hogy ez az alkalmazkodás a modell súlyainak (paramétereinek) frissítése nélkül megy végbe, vagyis hagyományos fine-tuning nélkül[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(HU)#cite_note-lakera-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(HU)#cite_note-hopsworks-2).\n\nEz a mechanizmus lehetővé teszi a modellek számára, hogy meglepő rugalmasságot mutassanak, és olyan feladatokat oldjanak meg, amelyekre nem kifejezetten lettek betanítva. Az ICL a nagy nyelvi modellek egyik kulcsfontosságú áttörésévé vált, amely erőteljessé és sokoldalúvá tette őket[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(HU)#cite_note-gradient_pub-3).\n\n== A működés mechanizmusai ==\nAnnak pontos megértése, hogyan működik az ICL, aktív kutatási terület, azonban több vezető elmélet is létezik, amely magyarázatot ad erre a jelenségre.\n\n=== A transformer mint meta-optimalizáló ===\nAz egyik népszerű elmélet szerint a Transformer architektúra az előzetes betanítás során megtanulja, hogy tanulási algoritmusokat valósítson meg a saját előrepasszain (forward passes) keresztül. Amikor a modell példákat tartalmazó promptot kap, implicit módon egyfajta optimalizálást hajt végre a bemutatott feladat megoldása érdekében, belső állapotait (aktivációit) hangolja, nem pedig a súlyait[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(HU)#cite_note-arxiv_grad-4).\n\n=== Bayes-féle következtetés ===\nEgy másik elmélet az ICL-t a Bayes-féle következtetés egy formájaként értelmezi. A hatalmas adathalmazokon előre betanított modell a priori reprezentációval rendelkezik számos fogalomról. A kontextusban szereplő példák bizonyítékként szolgálnak, amelyek lehetővé teszik a modell számára, hogy finomítsa a rejtett fogalmakra vonatkozó poszterior valószínűségi eloszlását. Más szóval, a példák segítenek a modellnek „megérteni", hogy az általa ismert ezer feladat közül éppen melyiket kell megoldania[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(HU)#cite_note-stanford-5).\n\n== Az In-Context Learning típusai ==\nA megadott példák számától függően az ICL-t három fő típusra osztják.\n\n\* **Few-shot Learning (néhány példán alapuló tanulás)**: Ez a legelterjedtebb és legjobban kiegyensúlyozott megközelítés. A modell néhány (általában 2–10) demonstrációs példát kap.\n*Példa (hangulatelemzés):* \n Текст: "Какой прекрасный день!" Тональность: Позитивная Текст: "Я ненавижу стоять в пробках." Тональность: Негативная Текст: "Этот фильм был довольно средним." Тональность: \n**Várt válasz:**\n Нейтральная \n\n\* **One-shot Learning (egyetlen példán alapuló tanulás)**: A modell csak egy példát kap. Ez sokszor elegendő ahhoz, hogy meghatározza a válasz formátumát, és jelentősen javítsa a teljesítményt a zero-shot megközelítéshez képest.\n\n\* **Zero-shot Learning (példa nélküli tanulás)**: A modell nem kap példákat, csupán utasítást vagy a feladat leírását. Ebben az esetben a modell teljes mértékben az előzetes betanítás során szerzett tudására támaszkodik.\n\n== Gyakorlati alkalmazás ==\nAz ICL helyes alkalmazása lehetővé teszi feladatok széles körének megoldását költséges fejlesztés és fine-tuning nélkül.\n\n\* **Kreatív és stilisztikai feladatokhoz** (kód generálása meghatározott stílusban, szöveg írása egy adott szerző modorában):\n\*\* **Few-shot Learning** ajánlott.\n\*\* A példák segítenek a modellnek megragadni a kívánt stílust, formátumot és kimeneti struktúrát.\n\n\* **Egyszerű, egyértelmű utasításokkal rendelkező feladatokhoz** (fordítás, összefoglalás, egyszerű kérdések megválaszolása):\n\*\* Gyakran elegendő a **Zero-shot Learning**.\n\*\* A modern modellek megfelelően boldogulnak az ilyen feladatokkal, ha azok részét képezték az előzetes betanításuknak.\n\n\* **Olyan feladatokhoz, ahol a kimenet formátuma fontos** (JSON generálása, entitások kinyerése):\n\*\* **One-shot** vagy **Few-shot Learning** ajánlott.\n\*\* Már egyetlen példa is egyértelműen meghatározhatja a várt válaszstruktúrát, megelőzve a formázási hibákat.\n\n== Előnyök és hátrányok ==\n{\| class=\\wikitable\\\n\|+ Az ICL előnyeinek és hátrányainak összehasonlítása\n\|-\n! Előnyök\n! Hátrányok\n\|-\n\|\n\* **Rugalmasság és gyorsaság:** Azonnali alkalmazkodás új feladatokhoz újratanítás nélkül.\n\* **Erőforrás-megtakarítás:** Nem igényel adatgyűjtést, annotálást és számítási kapacitást a fine-tuninghoz.\n\* **Hozzáférhetőség:** Lehetővé teszi, hogy az ML-szaktudással nem rendelkező felhasználók is egyszerű szöveges példákkal hangolják a modelleket.\n\|\n\* **A kontextusablak korlátai:** A példák száma a modell maximális kontextushosszára korlátozódik.\n\* **Érzékenység a példákra:** Az eredmény nagymértékben függ a megadott demonstrációk minőségétől, sorrendjétől és formátumától.\n\* **Magas következtetési költségek:** A sok példát tartalmazó hosszú promptok növelik a generálás költségét és idejét.\n\* **Biztonsági kockázatok:** Bizalmas információk példaként való megadása nem biztonságos.\n\|}\n\n== Összehasonlítás más paradigmákkal ==\n=== ICL vs. Fine-tuning ===\nA Fine-tuning (dohányozás) módosítja a modell súlyait, „beleégetve" az új tudást. Ez a modellt egy szűk szakterület szakértőjévé teszi, de csökkenti általános rugalmasságát. Az ICL ezzel szemben nem változtatja meg a súlyokat, és rugalmasabb, ugyanakkor teljesítményben elmaradhat azokon a szűken specializált feladatokon, ahol mély szakterületi tudás szükséges.\n\n=== ICL vs. RAG (Retrieval-Augmented Generation) ===\nMindkét módszer bővíti a modell kontextusát, de eltérő célokra:\n\* Az **ICL** példákat használ arra, hogy **megtanítsa** a modellnek, *hogyan* hajtson végre egy feladatot (készség demonstrálása).\n\* A **RAG** kinyert információkat használ arra, hogy **tájékoztassa** a modellt a válaszadáshoz szükséges tényekről (tudás biztosítása).\nA gyakorlatban az ICL-t és a RAG-ot gyakran kombinálják a legjobb eredmények elérése érdekében.\n\n== Irodalom ==\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== Megjegyzések ==\n\n\n\nTemplate:SEOMeta\n 1. [↑](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(HU)#cite_ref-lakera_1-0) What is In-Context Learning (ICL)? // Lakera.ai 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(HU)#cite_ref-hopsworks_2-0) In-Context Learning (ICL) // Hopsworks.ai 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(HU)#cite_ref-gradient_pub_3-0) In-Context Learning, In Context // The Gradient 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(HU)#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_(HU)#cite_ref-stanford_5-0) Understanding In-Context Learning // Stanford Human-Centered AI, 2023.