本研究提出了GlyphPattern数据集，包含318个与40种书写系统相关的视觉模式的人类描述。实验证明，视觉-语言模型在抽象模式识别方面仍存在难度。

本文研究了大语言模型在少样本学习和上下文学习环境中的归纳头的作用，并分析了两种最先进的模型在抽象模式识别和自然语言处理任务上的表现。研究结果显示，对归纳头进行最小的抽取会导致性能下降，使得少样本学习在上下文学习中的表现接近于零样本提示学习。同时，使用注意力削减方法可以禁用特定的归纳模式。