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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