プロンプト 文脈内学習：AIの効率的な学習方法
- 文脈内学習とは文脈内学習とは、AIが新しい課題を学ぶ際に、その場で調整を行うのではなく、与えられた情報の流れを読み解くことで、結果を予測する学習方法です。従来の機械学習では、AIモデルのパラメータを大量のデータで学習し、その後は固定されたパラメータに基づいて新しいデータに対する予測や判断を行います。一方、文脈内学習では、新しい課題が与えられたときに、その都度、関連する情報（文脈）をAIに与え、その情報に基づいて結果を導き出します。例として、文章の要約をAIに実行させたい場合を考えてみましょう。従来の機械学習では、大量の文章データとその要約をAIに学習させ、要約モデルを構築します。そして、そのモデルを用いて新しい文章の要約を作成します。一方、文脈内学習では、あらかじめいくつかの文章とその要約をセットにしてAIに提示します。そして、新たに要約を作成したい文章を入力すると、AIは事前に与えられた文脈（文章と要約の組み合わせ）を参照し、パラメータを調整することなく、新しい文章の要約を生成します。このように、文脈内学習は、事前に大量のデータで学習する必要がなく、その場で与えられた文脈に応じて柔軟に対応できるという特徴があります。そのため、少量のデータで効率的に学習を進めることが期待されています。
