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大型语言模型的示例选择算法比较分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
预训练的大型语言模型在少例学习中表现优异，能够通过少量示例适应新任务。最近的进展是利用定制示例进行检索，提升学习效率和可扩展性，减少偏差。我们对检索式少例学习进行了全面回顾，探讨了不同的设计选择。
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关键要点
- 预训练的大型语言模型在上下文少例学习中表现出色。
- 模型能够通过少量示例适应新任务。
- 使用定制示例进行检索可以提高学习效率和可扩展性。
- 定制示例还可以减少手动选择示例时的偏差。
- 对检索式少例学习领域进行了全面回顾，讨论了不同的设计选择。
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