---
title: "In-Context Learning"
source: "https://systems-analysis.info/wiki/In-Context_Learning"
wiki: "systems-analysis.info/wiki"
article: "In-Context_Learning"
language: "ru"
categories:
  - "Категория:Russian"
  - "Категория:Большие языковые модели"
  - "Категория:Машинное обучение"
revision_id: 128
wiki_created_at: 2026-09-06T21:55:28Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T21:55:28Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:17:40Z
---

# In-Context Learning

**Контекстное обучение** (англ. **In-Context Learning**, **ICL**) — это фундаментальная способность [больших языковых моделей (LLM)](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели") обучаться новым задачам «на лету», используя только примеры (демонстрации), предоставленные в контексте (промпте) запроса. Ключевой особенностью является то, что этот процесс адаптации происходит без обновления весов (параметров) модели, то есть без традиционного дообучения ([fine-tuning](https://systems-analysis.info/wiki/Fine-tuning "Fine-tuning"))<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/In-Context_Learning#cite_note-lakera-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/In-Context_Learning#cite_note-hopsworks-2)</sup>.

Этот механизм позволяет моделям демонстрировать поразительную гибкость, решая задачи, для которых они не были специально натренированы. ICL стал одним из ключевых прорывов, который сделал большие языковые модели настолько мощными и универсальными<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/In-Context_Learning#cite_note-gradient_pub-3)</sup>.

## Механизмы работы

Точное понимание того, как работает ICL, остаётся активной областью исследований, однако существует несколько ведущих теорий, объясняющих этот феномен.

### Трансформер как мета-оптимизатор

Одна из популярных теорий гласит, что архитектура Трансформера во время предварительного обучения учится реализовывать алгоритмы обучения в своих прямых проходах (forward passes). Когда модель получает промпт с примерами, она неявно выполняет своего рода оптимизацию для решения представленной задачи, настраивая свои внутренние состояния (активации), а не веса<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/In-Context_Learning#cite_note-arxiv_grad-4)</sup>.

### Байесовский вывод

Другая теория рассматривает ICL как форму байесовского вывода. Модель, предварительно обученная на огромных массивах данных, имеет априорное представление о множестве концепций. Примеры в контексте служат свидетельствами, которые позволяют модели уточнить своё апостериорное распределение вероятностей по скрытым концепциям. Иными словами, примеры помогают модели «понять», какую именно из тысяч известных ей задач нужно решить в данный момент<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/In-Context_Learning#cite_note-stanford-5)</sup>.

## Типы In-Context Learning

В зависимости от количества предоставленных примеров ICL делят на три основных типа.

- **Few-shot Learning (обучение на нескольких примерах)**: Это самый распространённый и сбалансированный подход. Модели предоставляется несколько (обычно от 2 до 10) демонстрационных примеров.

*Пример (классификация тональности):*

    Текст: "Какой прекрасный день!"
    Тональность: Позитивная

    Текст: "Я ненавижу стоять в пробках."
    Тональность: Негативная

    Текст: "Этот фильм был довольно средним."
    Тональность:

**Ожидаемый ответ:**

    Нейтральная

- **One-shot Learning (обучение на одном примере)**: Модели даётся только один пример. Этого часто достаточно, чтобы задать формат ответа и значительно улучшить производительность по сравнению с zero-shot подходом.

<!-- -->

- **Zero-shot Learning (обучение без примеров)**: Модели не предоставляются примеры, а только инструкция или описание задачи. В этом случае модель полностью полагается на знания, полученные во время предварительного обучения.

## Практическое применение

Правильное применение ICL позволяет решать широкий спектр задач без дорогостоящей разработки и дообучения.

- **Для творческих и стилистических задач** (генерация кода в определённом стиле, написание текста в манере конкретного автора):
  - Рекомендуется **Few-shot Learning**.
  - Примеры помогают модели уловить нужный стиль, формат и структуру вывода.

<!-- -->

- **Для простых задач с чёткими инструкциями** (перевод, суммаризация, ответы на простые вопросы):
  - Часто достаточно **Zero-shot Learning**.
  - Современные модели достаточно хорошо справляются с такими задачами, если они были частью их предварительного обучения.

<!-- -->

- **Для задач, где важен формат вывода** (генерация JSON, извлечение сущностей):
  - Рекомендуется **One-shot** или **Few-shot Learning**.
  - Даже один пример может чётко задать требуемую структуру ответа, предотвращая ошибки форматирования.

## Преимущества и недостатки

<table class="wikitable">
<caption>Сравнение преимуществ и недостатков ICL</caption>
<colgroup>
<col style="width: 50%" />
<col style="width: 50%" />
</colgroup>
<thead>
<tr class="header">
<th>Преимущества</th>
<th>Недостатки</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr class="odd">
<td><ul>
<li><strong>Гибкость и скорость:</strong> Мгновенная адаптация к новым задачам без необходимости переобучения.</li>
<li><strong>Экономия ресурсов:</strong> Не требует сбора данных, разметки и вычислительных мощностей для дообучения.</li>
<li><strong>Доступность:</strong> Позволяет пользователям без экспертизы в ML настраивать модели с помощью простых текстовых примеров.</li>
</ul></td>
<td><ul>
<li><strong>Ограничения <a href="https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%BA%D0%BD%D0%BE" title="Контекстное окно">контекстного окна</a>:</strong> Количество примеров лимитировано максимальной длиной контекста модели.</li>
<li><strong>Чувствительность к примерам:</strong> Результат сильно зависит от качества, порядка и формата предоставленных демонстраций.</li>
<li><strong>Высокие затраты на этапе вывода:</strong> Длинные промпты с множеством примеров увеличивают стоимость и время генерации.</li>
<li><strong>Риски для безопасности:</strong> Передача конфиденциальной информации в качестве примеров может быть небезопасной.</li>
</ul></td>
</tr>
</tbody>
</table>

Сравнение преимуществ и недостатков ICL

## Сравнение с другими парадигмами

### ICL vs. Fine-tuning

Fine-tuning (дообучение) изменяет веса модели, «впечатывая» в неё новые знания. Это делает модель экспертом в узкой области, но снижает её общую гибкость. ICL, напротив, не меняет веса и является более гибким, но может уступать в производительности на узкоспециализированных задачах, где требуется глубокое знание домена.

### ICL vs. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Оба метода расширяют контекст модели, но для разных целей:

- **ICL** использует примеры, чтобы **научить** модель *как* выполнять задачу (демонстрация навыка).
- **RAG** использует извлечённую информацию, чтобы **сообщить** модели факты, необходимые для ответа (предоставление знаний).

На практике ICL и RAG часто комбинируют для достижения наилучших результатов.

## См. также

- [Prompt compression](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt_compression "Prompt compression")
- [Большие языковые модели](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели")
- [Packaging & Context Handling](https://systems-analysis.info/wiki/Packaging_%26_Context_Handling "Packaging & Context Handling")
- [AI-агент](https://systems-analysis.info/wiki/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82 "AI-агент")
- [Agentic workflows](https://systems-analysis.info/wiki/Agentic_workflows "Agentic workflows")

## Литература

- Brown, T. B. et al. (2020). *Language Models are Few-Shot Learners*. <a href="https://arxiv.org/abs/2005.14165" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2005.14165</a>.
- Dai, D. et al. (2022). *Why Can GPT Learn In-Context? Language Models Implicitly Perform Gradient Descent as Meta-Optimizers*. <a href="https://arxiv.org/abs/2212.10559" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2212.10559</a>.
- Panwar, M.; Ahuja, K.; Goyal, N. (2024). *In-Context Learning through the Bayesian Prism*. <a href="https://arxiv.org/abs/2306.04891" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2306.04891</a>.
- Müller, S. et al. (2021). *Transformers Can Do Bayesian Inference*. <a href="https://arxiv.org/abs/2112.10510" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2112.10510</a>.
- Garg, S. et al. (2022). *What Can Transformers Learn In-Context? A Case Study of Simple Function Classes*. <a href="https://arxiv.org/abs/2208.01066" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2208.01066</a>.
- Min, S. et al. (2022). *Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning Work?*. <a href="https://arxiv.org/abs/2202.12837" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2202.12837</a>.
- Wang, X. et al. (2023). *Explaining and Finding Good Demonstrations for In-Context Learning*. <a href="https://arxiv.org/abs/2302.13971" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2302.13971</a>.
- Xie, S. et al. (2024). *A Survey on In-Context Learning*. <a href="https://arxiv.org/abs/2301.00234" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2301.00234</a>.
- 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*. <a href="https://arxiv.org/abs/2402.02872" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2402.02872</a>.
- Wibisono, K. C.; Wang, Y. (2024). *From Unstructured Data to In-Context Learning: Exploring What Tasks Can Be Learned and When*. <a href="https://arxiv.org/abs/2406.00131" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2406.00131</a>.
- Chan, J. K. et al. (2022). *Data Distributional Properties Drive Emergent In-Context Learning in Transformers*. <a href="https://arxiv.org/abs/2205.05055" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2205.05055</a>.
- Hahn, M.; Goyal, N. (2023). *A Theory of Emergent In-Context Learning as Implicit Structure Induction*. <a href="https://arxiv.org/abs/2303.07971" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2303.07971</a>.

## Примечания

1.  <span id="cite_note-lakera-1">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/In-Context_Learning#cite_ref-lakera_1-0) <a href="https://www.lakera.ai/blog/what-is-in-context-learning" class="external text" rel="nofollow">What is In-Context Learning (ICL)?</a> // Lakera.ai</span>
2.  <span id="cite_note-hopsworks-2">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/In-Context_Learning#cite_ref-hopsworks_2-0) <a href="https://www.hopsworks.ai/dictionary/in-context-learning-icl" class="external text" rel="nofollow">In-Context Learning (ICL)</a> // Hopsworks.ai</span>
3.  <span id="cite_note-gradient_pub-3">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/In-Context_Learning#cite_ref-gradient_pub_3-0) <a href="https://thegradient.pub/in-context-learning-in-context/" class="external text" rel="nofollow">In-Context Learning, In Context</a> // The Gradient</span>
4.  <span id="cite_note-arxiv_grad-4">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/In-Context_Learning#cite_ref-arxiv_grad_4-0) <a href="https://arxiv.org/abs/2212.10559" class="external text" rel="nofollow">Why Can GPT Learn In-Context? Language Models Secretly Perform Gradient Descent as Meta-Optimizers</a> // arXiv, 2022.</span>
5.  <span id="cite_note-stanford-5">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/In-Context_Learning#cite_ref-stanford_5-0) <a href="https://ai.stanford.edu/blog/understanding-incontext/" class="external text" rel="nofollow">Understanding In-Context Learning</a> // Stanford Human-Centered AI, 2023.</span>