多模式 LLMs 的链接上下文学习

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内容提要

本文研究了大型语言模型(LLMs)在上下文学习(ICL)中的表现。实验证明,黄金标签对下游上下文性能有显著影响,但不平衡标签对ICL的影响较小。与监督学习(SL)相比,ICL对标签扰动的敏感性较低,并且随着模型大小的增加,ICL的性能逐渐与SL相当。

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