大型语言模型通常依赖预训练的语义知识进行上下文学习，而不是直接学习输入和标签的关系。研究引入了“演示捷径”现象，并提出“上下文校准”方法，使模型更有效地学习新的输入和标签关系。这在多个模型中表现出显著改进。
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