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In-context learning (ICL)与微调(Finetune)、增量预训练（CPT）之间的区别是啥？

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In-context learning (ICL)与微调(Finetune)、增量预训练（CPT）之间的区别是啥？

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In-context learning (ICL)、微调(Finetune)和增量预训练（Continuous Pre-Training, CPT）是三种不同的机器学习方法，它们在自然语言处理（NLP）领域中尤为常见。以下是它们之间的主要区别：

1. In-context Learning (ICL)

定义：In-context learning 是一种学习方法，模型在不需要显式更新权重的情况下，通过上下文信息来学习新的任务或适应新的数据。这种方法通常依赖于预训练的大型语言模型（如GPT系列），在推理时通过提供特定的上下文示例来引导模型执...

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