本文提出了一种新的不变ICL（InvICL）方法，旨在解决自回归大型语言模型中上下文学习对示例顺序敏感的问题。InvICL通过识别信息非泄漏和上下文相互依赖性，在多个基准数据集上表现优于现有模型，展现出更强的泛化能力。
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