问题一：大模型通常具有哪些特殊能力
什么是大模型的涌现能力
参考回答：
大模型通常具有涌现能力，即模型达到一定规模后表现出的意想不到的能力提升，如语言理解、生成和逻辑推理等。此外，大模型还展现出上下文学习（ICL）能力和COT能力，前者允许模型通过少数样例进行少样本学习，后者则让模型能够解决复杂问题并提供可解释性。
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问题二：ICL主要思路是什么
ICL主要思路是什么
参考回答：
ICL主要思路是，给出少量的标注样本，设计任务相关的指令形成提示模板，用于指导待测试样本生成相应的结果。
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问题三：ICL的过程是什么样子的
ICL的过程是什么样子的
参考回答：
ICL的过程，并不涉及到梯度的更新，因为整个过程不属于fine-tuning范畴。而是将一些带有标签的样本拼接起来，作为prompt的一部分，引导模型在新的测试数据输入上生成预测结果。
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问题四：能不能讲讲LLM Embeddings + RS
能不能讲讲LLM Embeddings + RS
参考回答：
这种建模范式将语言模型视为特征提取器，将物品和用户的特征馈送到LLMs中，并输出相应的嵌入。传统的推荐系统模型可以利用知识感知嵌入来完成各种推荐任务。
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问题五：能不能讲讲LLM Tokens + RS
能不能讲讲LLM Tokens + RS
参考回答：
这种方法基于输入的物品和用户特征生成token。通过语义挖掘，生成的token可以捕捉潜在的偏好，这些偏好可以融入到推荐系统的决策过程中。
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