瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的一项最新研究比较了两种主流的大型语言模型(LLM)适应性训练方法:上下文学习(ICL)和指令微调(IFT)。研究人员使用MT-Bench基准测试来评估模型遵循指令的能力，发现在特定情况下，两种方法的表现各有优劣。研究发现，当可用的训练样本数量较少

论文信息：ZhenWan,FeiCheng,ZhuoyuanMao,QianyingLiu,HaiyueSong,JiweiLi,SadaoKurohashi:GPT-RE:In-contextLearningforRelationExtractionusingLargeLanguageModels.EMNLP2023:3534-3547引言第1段：研究背景：GPT-3、ICL%NLP前沿：GPT-3Theemergence

前言大型语言模型（LLM）是指能够处理大量自然语言数据的深度学习模型，它已经在自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域中展现出了巨大的潜力。在过去几年中，LLM领域经历了飞速的发展，其中Google和OpenAI作为两家领先的公司在这个领域中的表现备受关注。Google是LLM领域的重

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揭秘In-ContextLearning(ICL)：大型语言模型如何通过上下文学习实现少样本高效推理[示例设计、ICL机制详解]自GPT-3首次提出了In-ContextLearning(ICL)的概念而来，ICL目前已经变成了一种经典的LLMs使用方法。ICL，即In-ContextLearning，是一种让大型语言模型（LLMs）通过少量标注样本在

原文：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2212.10559概述这篇论文提出了一种新的方法，利用大型预训练语言模型展示了惊人的上下文学习能力。通过少量的示范输入-标签对，它们可以在没有参数更新的情况下预测未见输入的标签。尽管在性能上取得了巨大成功，但其工作机制仍然是一个开放

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大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-ContextLearning：精调LLM、Prompt设计和打分函数（ScoringFunction）设计以及ICL底层机制等原理详解1.In-ContextLearning背景与定义背景大规模预训练语言模型（LLM）如GPT-3是在大规模的互联网文本数据上训练，以给定的前缀来预测生