具有不同数量极小值的上下文学习函数

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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上下文学习方法,以在新领域和任务中适应模型。该方法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,并具有高效的批处理推理和重新生成特定术语的能力。

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