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Rethinking Invariance in In-context Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的不变ICL（InvICL）方法，旨在解决自回归大型语言模型中上下文学习对示例顺序敏感的问题。InvICL通过识别信息非泄漏和上下文相互依赖性，在多个基准数据集上表现优于现有模型，展现出更强的泛化能力。
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关键要点
- 本文提出了一种新的不变ICL（InvICL）方法，旨在解决自回归大型语言模型中上下文学习对示例顺序敏感的问题。
- InvICL通过识别信息非泄漏和上下文相互依赖性，改善了上下文学习的效果。
- 实验证明，InvICL在多个基准数据集上表现优于现有模型，展现出更强的泛化能力。
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