인컨텍스트 학습은 Brown 외(2020)가 GPT-3에서 관찰한 창발적 행동입니다. 프롬프트에서 몇 가지 예시를 보여 주면 모델이 기울기 업데이트 없이도 해당 작업을 수행합니다. Dong 외(2022)의 서베이 논문은 그 작동 방식과 신뢰성을 높이는 요인을 정리했습니다.
프롬프팅, 퓨샷 예시, 생각의 사슬이 효과를 내는 것도, 고정된 모델 하나가 그토록 다양한 일을 해낼 수 있는 것도 바로 이 능력 덕분입니다.
기초프롬프팅
2026년 업데이트
인컨텍스트 학습(In-Context Learning)
정의
가중치를 전혀 바꾸지 않고, 추론 시점에 프롬프트에 넣은 예시나 지시만으로 모델이 작업을 학습하는 능력입니다.
참고문헌
이 정의의 근거가 된 1차 자료, 동료 심사 자료 및 기록 자료입니다.
Language Models are Few-Shot Learners
A Survey on In-context Learning
사전 및 백과사전 항목
- Wikipedia — Prompt engineering — In-context learning
- Stanford HAI — What is in-context learning?
이 항목 인용하기
MultipleChat. “인컨텍스트 학습(In-Context Learning).” MultipleChat AI·LLM 용어집, 2026. https://multiple.chat/ai-glossary/in-context-learning