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批量校准：重新思考上下文学习和提示工程的校准
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文提出了一种简单直观的批量校准方法，能够控制批量输入的上下文偏差，解决了零-shot、只有推理过程中存在的问题。在少样本设置下，BC 进一步扩展，能够从标记数据中学习上下文偏差，并在多个任务中展示了优于以往校准基线的表现。
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关键要点
- 提出了一种简单直观的批量校准方法（BC），控制批量输入的上下文偏差。
- BC 方法统一了各种先前的校准方法，有效解决了零-shot 和推理过程中的问题。
- BC 方法的额外成本极低，适用于少样本设置。
- BC 能够从标记数据中学习上下文偏差，进一步扩展了其应用。
- 通过对 PaLM 2 和 CLIP 模型的验证，证明了 BC 的有效性。
- 在 10 多个自然语言理解和图像分类任务中，BC 展示了优于以往校准基线的表现。
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