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GPT-3之后研究者发现通过精心设计的提示，单一大模型即可零样本或少样本完成多类任务，这一范式被称为In-Context Learning
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7/18/2026
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VerifiedFew-Shot提示的上下文学习（In-Context Learning）能力在GPT-3的论文中被首次系统性描述84% similarUnverifiedGPT系列采用单向（因果）注意力掩码，使模型在预训练阶段每个token只能关注其之前的上下文，与BERT等双向模型形成根本区别75% similarUnverified谷歌DeepMind的研究发现GPT类模型在特定提示条件下可精确复现训练集中约1%的文本片段75% similarUnverified自监督学习是GPT系列模型的训练基础，通过预测文本中被遮蔽的下一个词进行学习74% similarUnverifiedGPT-4o及后续模型通过更长的上下文窗口、强化学习对齐优化和改进的推理链机制，使得30分钟以上的持续专注成为可能74% similar
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