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Apr 13, 2025 · 上下文学习（In-Context Learning, ICL） 是大语言模型（如 GPT-3、GPT-4）非常关键的一种学习方式，它是指：在推理阶段，模型无éœ%Sep 21, 2023 · In-Context Learning (ICL) 是让大型语言模型通过少量标注样本在特定任务上学习的方法，核心是通过设计任务相关指令形成提示模|首先，ICL 需要一些示例来形成一个演示上下文。 这些示例通常是用自然语言模板编写的。 然后 ICL 将查询的问题（即你需要预测标签的 _本课程是浙江大学《大模型原理与技术》视频课程第三章的第一节，将对上下文学习（In-context Learning）的原理和主要方法进行介绍。.Aug 29, 2025 · 如何通过 “上下文学习（In-Context Learning, ICL）” 定义评估任务，明确了 ICL 方法的两大关键组成（输入设计、提示设计）及å&Jul 30, 2024 · 上下文学习（In-ContextLearning）也可以翻译成情境学习：是一种新兴的方法，它结合了预训练和微调，同时在训练过程中结合ç‰"在本节中，我们将深入探讨与大语言模型上下文学习能力紧密相关的两个核心问题：一是预训练阶段如何影响上下文学习能力，二是生æˆ