上下文学习（In-context Learning）是指大型语言模型通过输入上下文（如少量任务示例）在推理过程中动态学习新任务的能力。模型无需更新参数，仅依靠提示中的示例调整行为，实现对新输入的适应，例如基于几个问答对生成后续答案。这种能力源于模型在预训练阶段积累的广泛知识，使其能够快速泛化到未经专门训练的场景。
在AI产品开发中，上下文学习显著提升了产品的灵活性和用户体验。产品经理可设计交互界面，让用户通过提供简单示例自定义模型行为，例如在聊天机器人或内容生成工具中，用户输入几个样本查询及其响应，模型便能自动处理类似任务，从而减少微调需求、加速迭代周期并降低部署成本。
延伸阅读推荐：Brown et al. (2020) 的论文「Language Models are Few-Shot Learners」深入探讨了上下文学习的机制与应用，是理解该技术的经典参考。
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