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• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2405.09798
• 代码地址：https://github.com/stanfordmlgroup/ManyICL

数据集方面，研究团队在 10 个跨越不同领域（包括自然影像、医学影像、遥感影像和分子影像等）和任务（包括多分类、多标签分类和细粒度分类）的数据集上进行了广泛的实验。

                                             ^{基准数据集汇总。}

总体表现：包含近 2000 个示例的多样本上下文学习在所有数据集上均优于少样本学习。随着示例数量的增加，Gemini 1.5 Pro 模型的性能呈现出持续的对数线性提升，而 GPT-4o 的表现则较不稳定。

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