Descripción: El ‘Aprendizaje en contexto’ es un enfoque en el que los modelos de lenguaje grandes (LLMs) aprenden a partir del contexto proporcionado en la entrada. Este método permite que el modelo interprete y genere respuestas más relevantes y coherentes, basándose en la información que se le presenta en un diálogo o texto. A diferencia de los modelos tradicionales que pueden depender de patrones predefinidos, el aprendizaje en contexto permite una adaptación dinámica a las variaciones en el lenguaje y el contenido. Esto significa que el modelo puede ajustar su comportamiento y respuestas en función de la información contextual, lo que resulta en interacciones más naturales y efectivas. Este enfoque es fundamental para mejorar la comprensión del lenguaje y la generación de texto, ya que permite a los modelos captar matices, intenciones y significados que dependen del contexto específico en el que se encuentran. En resumen, el aprendizaje en contexto es una característica clave que potencia la capacidad de los modelos de lenguaje para interactuar de manera más humana y efectiva, facilitando una comunicación más rica y precisa.
