大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数（Scoring Function）设计以及ICL底层机制等原理详解 1.In-Context Learning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成下一个 token（Next token prediction）。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合，产生了性能极强的 LLM，它可以 “理解” 任何文本输入，并在其基础上进行“写作”，除此以外，GPT-3 的论文...
