主要观点总结
本文介绍了关于大模型、上下文学习，以及相关的研究趋势和成果。
关键观点总结
关键观点1: GPT-3通过增加大模型参数量的方法能够根据提示词执行新任务或改进现有任务，无需进行梯度更新或微调。
大模型的参数量在不断扩大，传统的模型参数微调方法变得昂贵且耗时。
关键观点2: 赵皓及其团队对深度神经网络模型的研究转向大模型，研究如何以低成本、高效的方法定制大模型。
他们研究了上下文学习的潜力，并通过实验对比了上下文学习与指令微调的效果。发现上下文学习在低数据量下可替代指令微调，但指令微调在扩大高质量训练数据规模后表现更佳。
关键观点3: 赵皓团队与OpenAI合作，通过API使用GPT4Base模型进行研究，实验成果投稿至机器学习顶级会议。
他们的研究为定制大模型提供了更经济高效的方法，避免了微调模型带来的计算和存储消耗。
关键观点4: 相关论文《在大模型中上下文学习是否足以进行指令跟随？》已经发表在arXiv上，并讨论了如何进一步提升上下文学习的对齐表现。
该论文希望能够指导大模型从业者更好地根据已有资源权衡不同的方法，使用理想的对齐策略。
文章预览
2020 年，通过增加大模型参数量的方法， OpenAI 在具有 1750 亿参数量的 GPT-3 上发现，大模型可以根据提示词中提供的信息，来执行新任务或改进现有任务。 这意味着大模型不必进行任何梯度更新或微调，仅通过几个例子或简单的指令来执行新的语言任务（即上下文学习）。 自 ChatGPT 发布以来，大模型的参数量在不断扩大。目前开源社区已经迎来含有 4000 亿参数的大模型。 届时，不管是从时间成本还是金钱成本上来看，通过梯度更新来直接修改模型权重的微调方法，将变得十分昂贵且耗时。 目前，一个明显的趋势是大模型可容纳的上下文长度正在不断扩大，从最开始的 2 千个字符开始扩大到最大 2 百万个字符。 越来越大的上下文长度，意味着人类可以加入更多的完整目标指令数据，来支持更全面的上下文学习。 所以能否使用成本更低、更易管理
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