【PAPER】特征自适应和数据可扩展的上下文学习

特征自适应和数据可扩展的上下文学习Feature-Adaptive and Data-Scalable In-Context Learning0 研究背景上下文学习方法如今被广泛应用，并在下游任务中表现出优越的性能。上下文学习（In-context Learning, ICL）是一种无需调整大语言模型（LLM）参数的学习方法，通过将少量带标签的示例添加到输入上下文中，从而提升模型在特定任务中...