2025.10.14
上下文学习(In-context Learning, ICL)的核心机制是在推理阶段不更新模型参数,利用提示中的少量示例引导模型生成适应新任务的输出。也就是'在不更新参数的情况下,利用提示中的示例让模型在内部条件化地模拟一个学习器'。
ICL不需要在训练或推理过程中更新参数;
ICL通过自然语言提示实现,无需引入特殊token;
研究表明ICL在更大参数规模的模型上效果更好(如GPT-3等模型),而非效果变差。
2025.10.14
上下文学习(In-context Learning, ICL)的核心机制是在推理阶段不更新模型参数,利用提示中的少量示例引导模型生成适应新任务的输出。也就是'在不更新参数的情况下,利用提示中的示例让模型在内部条件化地模拟一个学习器'。
ICL不需要在训练或推理过程中更新参数;
ICL通过自然语言提示实现,无需引入特殊token;
研究表明ICL在更大参数规模的模型上效果更好(如GPT-3等模型),而非效果变差。
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