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内容提要

本文研究了大型语言模型在上下文学习中的表现,发现黄金标签对下游上下文性能有显著影响,但不平衡标签对ICL的影响较小。ICL对标签扰动的敏感性较低,随着模型大小的增加,ICL的性能逐渐与监督学习相当。

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