大型语言模型在上下文学习中表现优异，能通过少量示例学习新任务。研究显示，ICL对标签扰动不敏感，尤其在标签不平衡时影响较小。实验指出，黄金标签对ICL性能影响显著，且随着模型增大，ICL性能接近监督学习。

大型语言模型（LLMs）在上下文学习（ICL）方面展示了显着能力，尤其是对于大型模型。黄金标签对下游上下文性能有显著影响，但不平衡标签对ICL的影响较小。ICL对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，ICL逐渐获得与监督学习相当的性能。

大型语言模型（LLMs）在上下文学习（ICL）方面展示了显着的能力，通过少量的训练示例学习新任务。黄金标签对下游上下文性能有显著影响，不平衡标签对ICL影响较小。ICL对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，ICL获得与SL相当的性能。

大型语言模型（LLMs）在上下文学习方面展示了显著能力，黄金标签对下游上下文性能有显著影响。ICL对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，ICL逐渐获得与SL相当的性能。

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在上下文学习（ICL）中的表现。实验证明，黄金标签对下游上下文性能有显著影响，而不平衡标签对ICL的影响较小。与监督学习（SL）相比，ICL对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，ICL的性能逐渐与SL相当。

大型语言模型（LLMs）在上下文学习（ICL）方面展示了显着的能力，通过少量训练示例学习新任务。研究发现黄金标签对下游上下文性能有显著影响，不平衡标签对ICL影响较小。ICL对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，ICL逐渐获得与SL相当的性能。

大型语言模型（LLMs）在上下文学习（ICL）方面展示了显着的能力，通过少量训练示例学习新任务。黄金标签对下游上下文性能有显著影响，不平衡标签对ICL影响较小。ICL对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，ICL获得与SL相当的性能。

大型语言模型（LLMs）在上下文学习（ICL）方面展示了显着的能力，通过少量训练示例学习新任务。研究发现黄金标签对下游上下文性能有显著影响，不平衡标签对ICL影响较小。ICL对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，ICL获得与SL相当的性能。

大型语言模型（LLMs）在上下文学习（ICL）方面展示了显着的能力，通过少量训练示例学习新任务。研究发现黄金标签对下游上下文性能有显著影响，不平衡标签对ICL影响较小。ICL对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，ICL获得与SL相当的性能。

本文研究了大型语言模型在上下文学习中的表现，发现黄金标签对下游上下文性能有显著影响，但不平衡标签对ICL的影响较小。ICL对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，ICL的性能逐渐与监督学习相当。

本文研究了大型语言模型在上下文学习中的表现，发现黄金标签对下游上下文性能有显著影响，但不平衡标签对上下文学习的影响较小。上下文学习对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，性能逐渐与监督学习相当。

本文研究了大型语言模型在上下文学习中的表现，黄金标签对下游上下文性能有显著影响，但不平衡标签对ICL的影响较小。ICL对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，ICL逐渐获得与SL相当的性能。

本文研究了大型语言模型在上下文学习中的表现，发现黄金标签对下游上下文性能有显著影响，但不平衡标签对上下文学习的影响较小。上下文学习对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，性能逐渐与监督学习相当。

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本文研究了大型语言模型在上下文学习中的表现，发现黄金标签对下游上下文性能有显著影响，但不平衡标签对上下文学习的影响较小。上下文学习对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，性能逐渐与监督学习相当。

本文研究了大型语言模型在上下文学习中的表现，发现黄金标签对下游上下文性能有显著影响，但不平衡标签对上下文学习的影响较小。上下文学习对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，性能逐渐与监督学习相当。

本文研究了大型语言模型在上下文学习中的表现，发现黄金标签对下游上下文性能有显著影响，但不平衡标签对ICL的影响较小。同时，ICL对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，ICL逐渐获得与监督学习相当的性能。

本文研究了大型语言模型在上下文学习中的表现，通过使用相同的演示示例训练相同的模型，研究它们在标签扰动下的表现。实验证明，黄金标签对下游上下文性能有显著影响，但对于所有模型大小，不平衡标签对上下文学习的影响较小。

本文研究了大型语言模型在上下文学习中的表现，通过使用相同的演示示例训练相同的模型，研究它们在标签扰动下的表现。实验证明，黄金标签对下游上下文性能有显著影响，但不平衡标签对上下文学习的影响较小。与监督学习相比，上下文学习对标签扰动的敏感性较低，并且随着模型大小的增加，性能逐渐与监督学习相当。

本文研究了大型语言模型（LLMs）在上下文学习（ICL）中的表现。实验证明，黄金标签对下游上下文性能有显著影响，但不平衡标签对ICL的影响较小。与监督学习（SL）相比，ICL对标签扰动的敏感性较低，并且随着模型大小的增加，ICL的性能逐渐与SL相当。