Ⅰ. In-Context Learning과 성능 향상 In-Context Learning은 언어 모델의 prompt에 task에 대한 묘사적인 설명문을 입력하여, 이를 토대로 학습하도록 유도하는 방법을 말한다. 직접적인 parameter의 업데이트 없이도 가능한 학습이므로, fine-tuning 및 데이터 수집에 필요한 비용을 절약할 수 있다는 장점이 있다. In-Context Learning의 대표적인 방법은 예시(demonstration)을 제시하는 것이다. 이때 예시가 아예 없으면 ‘Zero-shot’, 예시를 한 개 제시하면 ‘One-shot’, 예시를 두 개 이상 제시하면 ‘Few-shot’이라고 한다. 선행 연구에 따르면 언어 모델의 성능은 Few-shot일 때가 가장 좋고, 그 외에는 One..
