--- title: "In-Context Learning (PL)" source: "https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(PL)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "In-Context_Learning_(PL)" language: "pl" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Polish" revision_id: 3209 wiki_created_at: 2026-09-06T23:17:20Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:17:20Z downloaded_at: 2026-09-07T22:55:45Z --- # In-Context Learning (PL) **Uczenie w kontekście** (ang. **In-Context Learning**, **ICL**) — to fundamentalna zdolność dużych modeli językowych (LLM) do uczenia się nowych zadań „w locie", wykorzystując jedynie przykłady (demonstracje) dostarczone w kontekście (prompcie) zapytania. Kluczową cechą jest to, że proces adaptacji odbywa się bez aktualizacji wag (parametrów) modelu, czyli bez tradycyjnego fine-tuningu[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(PL)#cite_note-lakera-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(PL)#cite_note-hopsworks-2).\n\nMechanizm ten pozwala modelom wykazywać zadziwiającą elastyczność, rozwiązując zadania, do których nie zostały specjalnie wytrenowane. ICL stał się jednym z kluczowych przełomów, który sprawił, że duże modele językowe stały się tak potężne i wszechstronne[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(PL)#cite_note-gradient_pub-3).\n\n== Mechanizmy działania ==\nDokładne zrozumienie tego, jak działa ICL, pozostaje aktywnym obszarem badań, jednak istnieje kilka wiodących teorii wyjaśniających to zjawisko.\n\n=== Transformer jako meta-optymalizator ===\nJedna z popularnych teorii głosi, że architektura Transformera podczas wstępnego treningu uczy się implementować algorytmy uczenia w swoich przejściach w przód (forward passes). Gdy model otrzymuje prompt z przykładami, niejawnie wykonuje pewnego rodzaju optymalizację w celu rozwiązania przedstawionego zadania, dostosowując swoje wewnętrzne stany (aktywacje), a nie wagi[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(PL)#cite_note-arxiv_grad-4).\n\n=== Wnioskowanie bayesowskie ===\nInna teoria traktuje ICL jako formę wnioskowania bayesowskiego. Model wstępnie wytrenowany na ogromnych zbiorach danych posiada aprioryczne wyobrażenie o wielu koncepcjach. Przykłady w kontekście służą jako dowody, które pozwalają modelowi doprecyzować jego aposterioryczny rozkład prawdopodobieństwa ukrytych koncepcji. Innymi słowy, przykłady pomagają modelowi „zrozumieć", które spośród tysięcy znanych mu zadań należy w danej chwili rozwiązać[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(PL)#cite_note-stanford-5).\n\n== Typy In-Context Learning ==\nW zależności od liczby dostarczonych przykładów ICL dzieli się na trzy podstawowe typy.\n\n\* **Few-shot Learning (uczenie na kilku przykładach)**: To najbardziej powszechne i zrównoważone podejście. Modelowi dostarcza się kilka (zazwyczaj od 2 do 10) przykładów demonstracyjnych.\n*Przykład (klasyfikacja wydźwięku):* \n Текст: "Какой прекрасный день!" Тональность: Позитивная Текст: "Я ненавижу стоять в пробках." Тональность: Негативная Текст: "Этот фильм был довольно средним." Тональность: \n**Oczekiwana odpowiedź:**\n Нейтральная \n\n\* **One-shot Learning (uczenie na jednym przykładzie)**: Modelowi podawany jest tylko jeden przykład. Często wystarczy to, aby określić format odpowiedzi i znacząco poprawić wydajność w porównaniu z podejściem zero-shot.\n\n\* **Zero-shot Learning (uczenie bez przykładów)**: Modelowi nie są dostarczane żadne przykłady, a jedynie instrukcja lub opis zadania. W tym przypadku model w pełni opiera się na wiedzy zdobytej podczas wstępnego treningu.\n\n== Zastosowania praktyczne ==\nWłaściwe stosowanie ICL pozwala rozwiązywać szeroki zakres zadań bez kosztownego tworzenia i fine-tuningu.\n\n\* **Do zadań twórczych i stylistycznych** (generowanie kodu w określonym stylu, pisanie tekstu w manierze konkretnego autora):\n\*\* Zaleca się **Few-shot Learning**.\n\*\* Przykłady pomagają modelowi uchwycić pożądany styl, format i strukturę danych wyjściowych.\n\n\* **Do prostych zadań z wyraźnymi instrukcjami** (tłumaczenie, podsumowywanie, odpowiadanie na proste pytania):\n\*\* Często wystarczy **Zero-shot Learning**.\n\*\* Współczesne modele dobrze radzą sobie z takimi zadaniami, jeśli były one częścią ich wstępnego treningu.\n\n\* **Do zadań, w których ważny jest format danych wyjściowych** (generowanie JSON, ekstrakcja encji):\n\*\* Zaleca się **One-shot** lub **Few-shot Learning**.\n\*\* Nawet jeden przykład może jednoznacznie określić wymaganą strukturę odpowiedzi, zapobiegając błędom formatowania.\n\n== Zalety i wady ==\n{\| class=\\wikitable\\\n\|+ Porównanie zalet i wad ICL\n\|-\n! Zalety\n! Wady\n\|-\n\|\n\* **Elastyczność i szybkość:** Natychmiastowa adaptacja do nowych zadań bez konieczności ponownego treningu.\n\* **Oszczędność zasobów:** Nie wymaga zbierania danych, ich etykietowania ani mocy obliczeniowej do fine-tuningu.\n\* **Dostępność:** Pozwala użytkownikom bez wiedzy z zakresu ML dostosowywać modele za pomocą prostych przykładów tekstowych.\n\|\n\* **Ograniczenia okna kontekstowego:** Liczba przykładów jest ograniczona maksymalną długością kontekstu modelu.\n\* **Wrażliwość na przykłady:** Wynik silnie zależy od jakości, kolejności i formatu dostarczonych demonstracji.\n\* **Wysokie koszty na etapie wnioskowania:** Długie prompty z wieloma przykładami zwiększają koszt i czas generowania.\n\* **Zagrożenia dla bezpieczeństwa:** Przekazywanie informacji poufnych jako przykładów może być niebezpieczne.\n\|}\n\n== Porównanie z innymi paradygmatami ==\n=== ICL vs. Fine-tuning ===\nFine-tuning zmienia wagi modelu, „wpisując" w niego nową wiedzę. Sprawia to, że model staje się ekspertem w wąskiej dziedzinie, ale obniża jego ogólną elastyczność. ICL natomiast nie zmienia wag i jest bardziej elastyczny, jednak może ustępować wydajnością w wysoce wyspecjalizowanych zadaniach wymagających głębokiej wiedzy dziedzinowej.\n\n=== ICL vs. RAG (Retrieval-Augmented Generation) ===\nObie metody rozszerzają kontekst modelu, ale w różnych celach:\n\* **ICL** wykorzystuje przykłady, aby **nauczyć** model *jak* wykonywać zadanie (demonstracja umiejętności).\n\* **RAG** wykorzystuje pobrane informacje, aby **przekazać** modelowi fakty niezbędne do udzielenia odpowiedzi (dostarczanie wiedzy).\nW praktyce ICL i RAG są często łączone w celu osiągnięcia najlepszych wyników.\n\n== Literatura ==\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== Przypisy ==\n\n\n\nTemplate:SEOMeta\n 1. [↑](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(PL)#cite_ref-lakera_1-0) What is In-Context Learning (ICL)? // Lakera.ai 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(PL)#cite_ref-hopsworks_2-0) In-Context Learning (ICL) // Hopsworks.ai 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(PL)#cite_ref-gradient_pub_3-0) In-Context Learning, In Context // The Gradient 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/In-Context_Learning_(PL)#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_(PL)#cite_ref-stanford_5-0) Understanding In-Context Learning // Stanford Human-Centered AI, 2023.