#Few-shot prompting

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4周前

ICL不仅在分布内有效，也在分布外的few-shot prompting中有效。 ICL本质上是模型在最小化next-token预测损失时的必然副产品当模型看到更多上下文(context)时，预测的不确定性会降低这种"上下文依赖的损失降低"就是ICL的本质 Pretraining阶段：模型学习数据的统计结构（相关性、模式等） Test time阶段：当测试数据在分布内(in-distribution)时，模型自动利用上下文降低预测不确定性——这就是ICL 关联机制：最小化next-token loss本身就要求模型学会利用上下文，因此ICL是"免费"获得的副产品

#ICL #Few-shot prompting #Next-token预测损失 #上下文依赖 #分布外泛化