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能否在长上下文中使用多样本情境学习来帮助 LLM 法官？更多观察，更好判断！
原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
大型语言模型在少样本和多样本学习中表现优异，尤其在复杂推理任务上。研究提出了增强和无监督的多样本学习方法，利用模型生成的示例替代人类示例，显著提升了性能。这种方法有效覆盖了预训练偏差，增强了上下文学习效果。
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关键要点
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大型语言模型在少样本上下文学习中表现出色，能够通过少量示例进行学习，无需权重更新。
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扩展上下文窗口使得多样本学习成为可能，观察到在生成性和判别性任务中性能显著提升。
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多样本学习面临人类生成示例的瓶颈，因此提出了增强和无监督的多样本学习方法。
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增强多样本学习方法使用模型生成的思考链替代人类示例，无监督方法则完全取消提示信息中的理由。
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增强和无监督多样本学习方法在复杂推理任务中表现优异，有效覆盖预训练偏差。
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多样本学习能够学习具有数值输入的高维函数，分析显示下一个标记预测损失的局限性。
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延伸问答
多样本学习如何提升大型语言模型的性能？
多样本学习通过扩展上下文窗口，允许模型使用数百或数千个示例进行学习，从而在生成性和判别性任务中显著提升性能。
增强和无监督的多样本学习方法有什么区别？
增强多样本学习使用模型生成的思考链替代人类示例，而无监督方法则完全取消提示信息中的理由，仅通过领域特定问题进行提示。
多样本学习面临哪些挑战？
多样本学习面临人类生成示例的瓶颈，这限制了其在实际应用中的有效性。
大型语言模型在复杂推理任务中的表现如何？
增强和无监督的多样本学习方法在复杂推理任务中表现优异，有效覆盖了预训练偏差。
多样本学习如何处理高维函数？
多样本学习能够学习具有数值输入的高维函数，显示出其在处理复杂数据时的能力。
下一个标记预测损失的局限性是什么？
下一个标记预测损失作为下游上下文学习性能指标存在局限性，可能无法全面反映模型的实际表现。
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