文脈内の例

インコンテキストの例（ICE）は、タスクを完遂するためにリクエストと一緒に与えられる情報やテキストのことだよ。例えば、文を翻訳する時に役立つガイドになるんだ。

インコンテキストの例の重要性

ICEの質は、LLMがタスクをどれだけうまくこなすかに影響を与えるよ。テキストの種類、例の表示順、例の数など、いろんな要因が結果を変えることがあるんだ。効果的なICEを使うことが、良い結果を得るためのカギだね。

品質推定っていうのは、翻訳や出力がどれくらい良いかを予測する方法なんだ。特定の手法を使うことで、外部の参照や人間の評価なしに、どのICEがベストな結果につながるかを見極められるよ。これによって、例の選択を賢くできるんだ。

ICEと一緒に指示を出すときは、詳細が多すぎるとICEの最適化のメリットが減少することがあるってことを知っておくことが大事だね。場合によっては、もっと情報を足しても結果が良くならないこともあるから、指示やICEにどれを重視するかを理解することが成功に繋がるよ。

インコンテキストの例は、翻訳みたいなタスクでLLMがより良くパフォーマンスを発揮するための重要なツールなんだ。これらの例の質を慎重に選んで推定することで、モデルの性能を向上させられるよ。