通过双向对齐改善上下文学习

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内容提要

本文介绍了一种利用少量示例进行培训的方法,使模型能够在新领域和任务中执行。通过上下文学习,模型可以适应相关领域,并在翻译质量和适应率方面优于传统监督技术和大型语言模型。该方法还可以进行高效的批处理推理。

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