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GPT-3主要解决了以下三个问题：
1) 做下游子任务时需要大量有标号的数据集；
2) 样本没有出现在数据分布里面，大模型的泛化性不见得比小模型更好；
3) 人类不需要一个很大的数据集来做任务。
GPT-3通过使用情境学习（In-context Learning）来解决上述问题。情境学习是元学习的一种，它允许模型通过少量的数据快速拟合，并在有限的数据集上获得不错的效果。2024-05-30 14:32:45赞同 展开评论 打赏
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