BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-30T00:00:00Z 位置信息对于不变上下文学习至关重要：简单函数类的案例研究 💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 大型语言模型（LLMs）在上下文学习（ICL）方面展示了显着的能力，通过少量训练示例学习新任务。黄金标签对下游上下文性能有显著影响，不平衡标签对ICL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获得与SL相当的性能。 🏷️ 标签 上下文学习 不平衡标签 函数 大型语言模型 模型大小 黄金标签 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
