微调预训练语言模型在广泛任务上有希望的结果，但在新任务上更依赖通用预训练表示还是任务特定解决方案？研究发现微调模型在较后层次上严重依赖预训练表示，而从头开始训练的模型则开发了更具任务特定性的机制。这突出了预训练在任务泛化中的优势和限制，并强调了进一步研究任务特定机制的必要性。

本文介绍了使用微调预训练语言模型和大型语言模型进行上下文学习的两种方法，成功生成了临床笔记，并在自动指标上表现出高性能。基于ICL的方法和GPT-4生成的笔记与人工书写的笔记一样受欢迎，这是从医生-患者对话自动生成笔记的有前途的途径。