本研究分析了传统模型架构在上下文学习任务中的效率与准确性,比较了GPT-2、LLaMa和Mamba等模型的混合架构,发现某些调整会导致性能下降,而某些混合模型则显著提升性能,并提出了“ICL回归分数”来量化模型表现。
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