吴恩达团队新作：多模态多样本上下文学习，无需微调快速适应新任务

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原标题：吴恩达团队新作：多模态多样本上下文学习，无需微调快速适应新任务
关键字：上下文,示例,模型,性能,数据
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代码地址：https://github.com/stanfordmlgroup/ManyICL
背景介绍
在近期的多模态基础模型（Multimodal Foundation Model）研究中，上下文学习（In-Context Learning, ICL）已被证明是提高模型性能的有效方法之一。
然而，受限于基础模型的上下文长度，尤其是对于需要大量视觉 token 来

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作者微信：almosthuman2014
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