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Revisiting In-Context Learning and Long Context Language Models
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内容提要
本研究探讨了上下文学习（ICL）在多示例模式下的样本选择敏感性，特别关注长上下文语言模型（LCLMs）。实验结果显示，简单随机选择样本未显著提升性能，而数据增强方法有效提高了ICL性能，提升幅度达到5%。
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关键要点
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本研究探讨了上下文学习（ICL）在多示例模式下的样本选择敏感性。
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研究特别关注长上下文语言模型（LCLMs）。
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实验结果显示，简单随机选择样本未显著提升性能。
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数据增强方法有效提高了ICL性能，提升幅度达到5%。
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