الأساسياتهندسة المطالبات تحديث 2026

التعلّم ضمن السياق (In-Context Learning)

التعريف

قدرة النموذج على تعلّم مهمة من أمثلة أو تعليمات موضوعة في المطالبة وقت الاستدلال، دون أي تغيير في أوزانه.

التعلّم ضمن السياق سلوك ناشئ لاحظه Brown وزملاؤه (2020) في GPT-3: فحين يُعرض على النموذج بضعة أمثلة في المطالبة، يؤدّي المهمة دون تحديثات للتدرّج. ويصنّف المسح الذي أجراه Dong وزملاؤه (2022) كيفية عمله وما يجعله موثوقًا.

وهو ما يجعل التوجيه والأمثلة القليلة وسلسلة الأفكار فعّالة — ولهذا يستطيع نموذج واحد مُجمَّد أداء هذا العدد الكبير من المهام المختلفة.

المراجع

مصادر أولية ومحكّمة وأرشيفية لهذا التعريف.

Language Models are Few-Shot Learners

Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., et al. (2020). Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020).

المصدر arXiv:2005.14165

A Survey on In-context Learning

Dong, Q., Li, L., Dai, D., Zheng, C., Ma, J., et al. (2022). arXiv preprint (later EMNLP 2024).

المصدر arXiv:2301.00234

مداخل القواميس والموسوعات

Wikipedia — Prompt engineering — In-context learning
Stanford HAI — What is in-context learning?

استشهد بهذا المدخل

MultipleChat. «التعلّم ضمن السياق». مسرد MultipleChat للذكاء الاصطناعي والنماذج اللغوية الكبيرة، 2026. https://multiple.chat/ai-glossary/in-context-learning