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少样本退化并非表面所见:行为证据、表示分析以及跨12个模型、2个任务和2种架构的随机文本控制

arXiv cs.CL ↗ · 2026-09-16 缓存

本文通过引入随机文本控制来挑战语言模型中少样本退化的扭曲假说,表明表示偏移主要由提示长度引起,而具有更高内容增量的模型从少样本提示中获益更多。

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