大規模言語モデル (LLM) の分野における「コンテキスト内学習」とは、入力プロンプト内で特定のタスクの例をいくつか提供することで、これらのモデルが特定のタスクを学習して適応する能力を指します。このアプローチにより、モデルは指定された例から目的のパターンまたは構造を理解し、それを適用して、新しい類似の入力に対して正しい出力を生成できます。コンテキスト内学習は、モデルの再トレーニングを必要とせず、代わりにインタラクションのコンテキスト内で提供される例を使用して動作をガイドするため、強力です。