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主持人：目前的大语言模型虽然知识渊博，但缺乏针对特定任务的专业能力，需要进行微调。传统的微调方法成本高昂、不够灵活且更新速度慢，因此行业需要一种更高效的方法来训练模型。
主持人：最近的研究提出了一种新的范式，即多样本上下文微调（Many-shot In-Context Fine-Tuning），它通过提供大量的样本，让模型学习通用规律，从而实现“精装修一次，适应所有户型”的效果。这种方法的核心在于“研码所有目标”，即一次性将大量样本丢给模型，并遮盖住所有答案，让模型去预测，从而迫使模型学习样本之间的通用规律。
主持人：这种方法具有显著的优势。首先，它能够实现一通百通，不再需要为每个任务都训练一个专家模型。其次，它能够快速响应新任务，只需少量样本即可高质量地完成工作。最后，通过这种方式训练出的模型，其性能能够逼近专家模型。这种方法的核心在于提升模型的学习能力，而不是简单地增加知识储备，这是一种通往通用人工智能的更聪明的捷径。我认为这种方法代表了AI协作的未来，它更优雅、更灵活，也更高效。
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