In-context learning là khả năng của LLM học hỏi và thực hiện các tác vụ dựa trên thông tin được cung cấp trong prompt, mà không cần phải fine-tune lại mô hình. LLM có thể hiểu và áp dụng các hướng dẫn, ví dụ trong prompt để tạo ra kết quả phù hợp. Các kỹ thuật như few-shot, one-shot, zero-shot prompting là ví dụ của in-context learning.