姚顺雨署名首作发布:腾讯如何推进上下文学习

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机器之心编辑部
前不久在 AGI-Next 前沿峰会上,姚顺雨曾分享过一个核心观点:模型想要迈向高价值应用,关键瓶颈就在于能否“用好上下文”。
这与近期 OpenAI Jiayi Weng 在访谈中的观点不谋而合。Jiayi Weng 认为,上下文决定了模型与人类认知的边界。只要信息足够对等,普通人或许也能胜任 OpenAI 的工作,人与人之间的差距,往往只是源于信息不对称。
而近日,混元团队和复旦大学联合团队发布了首篇论文《CL-bench》,在“重视上下文”的基础上又往前推进了一大步。
值得一提的是,这也是姚顺雨加入腾讯后首次署名的研究论文。

论文题目:CL-bench: A Benchmark for Context Learning 项目主页:www.clbench.com
论文证实了一个更棘手的问题:即便抹平了上下文带来的信息差,模型也未必能解决问题。这说明模型在上下文利用上,依然存在显著的能力短板。
具体来说,作者认为上下文“给到位了”并不等同于任务就能“做对”。这中间考验的是模型的学习能力:就像两个学习天赋不同的人,读的是同一本武功秘籍,有人能瞬息间领悟招式精髓,有人却始终不得要领。
这种差异的本质在于模型的上下文学习能力不同。如果模型缺乏从上下文中学习新知识、掌握新技能的能力,哪怕解决问题所需的逻辑和范例都近在咫尺,它也依然无从下手。
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