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基于概念的情境学习的理论解读

Created by
  • Haebom

作者

唐华泽、彭天任、黄少伦

大纲

本文旨在通过研究基于概念的情境学习 (ICL)（一种新的 ICL 方法）来加深对情境学习 (ICL) 机制的理解。具体而言，我们从理论上分析了 CB-ICL 在预测查询标签方面表现良好的原因和时机。我们还提出了提示演示与查询输入之间的相似性度量，为模型预训练和提示工程提供了参考。我们还探讨了提示演示大小和 LLM 嵌入维度对 ICL 的影响，并通过在真实数据上的实验验证了 CB-ICL 的实用性及其理论基础。

Takeaways，Limitations

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对CB-ICL的成功运行原理进行了理论分析。
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为模型预训练和快速工程提供指导。
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分析提示演示大小和 LLM 嵌入维度的影响。
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通过实验验证理论的实用性。
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缺乏对 ICL 机制的整体理解。（虽然没有明确说明局限性，但目标是加深对 ICL 的理解，因此可能缺乏对 ICL 整体的全面分析。）
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