微调和上下文学习，这两种方法在人工智能领域中的应用正在成为研究热点。最新研究指导更好的LLM定制适用于现实世界任务。什么是LLM？LLM代表大型语言模型，是一种利用深度学习技术进行文本生成和理解的模型。在实践中，LLM在各种任务中展现出惊人的能力，但是如何更好地定制LLM以适应特定的现实世界任务，一直是研究者们面临的挑战。
微调和上下文学习是定制LLM的两种主要方法。微调是指在预训练的LLM上继续进行少量的训练，使其适应特定任务。这种方法通常需要大量的标记数据来获得良好的性能。而上下文学习则是指在无监督的或弱监督的环境中，通过不断的与环境互动来逐步提升LLM的性能。这种方法相对来说更加灵活，但是需要更多的计算资源和时间。
最新研究表明，微调和上下文学习结合起来可以实现更好的LLM定制效果。通过在微调过程中引入一定的上下文学习，可以弥补微调过程中的标记数据不足的问题，同时保持模型的灵活性和通用性。这种混合方法不仅可以显著提高LLM在现实世界任务中的性能，还可以减少资源和时间的浪费。
在未来，随着人工智能技术的不断发展，LLM定制将变得越来越重要。通过综合利用微调和上下文学习这两种方法，我们可以更好地实现LLM在各种现实世界任务中的应用，为人类带来更多的便利和效益。【BF】
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