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Apprentissage en contexte
La capacité d'un grand modèle pré-entraîné à adapter son comportement à de nouvelles tâches en fonction de quelques exemples fournis dans l'invite d'entrée, sans mettre à jour les poids du modèle. En robotique, l'apprentissage en contexte permet aux modèles VLA de réaliser de nouvelles tâches de manipulation lorsqu'on leur montre quelques images de démonstration comme contexte. Cela est analogue à la façon dont les modèles de style GPT gèrent les tâches textuelles en few-shot.