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zero-shot GPT-3 仅接收任务的自然语言描述，仍然表现不如最近的无监督 NMT 结果。 然而，每个翻译任务仅提供一个示例演示可以提高7个BLEU以上的性能。 在完整的 few-shot 设置中，GPT-3 进一步提高了4个BLEU，导致与先前的无监督 NMT 工作的类似性能。
Sep 10, 2024 · 还有更厉害的是Zero-shot Learning,直接给它一个叙述,说现在要做翻译了,来看GPT能不能够自己就看得懂,就自动知道说要来做翻译这件事情。 GPT在没有微调的情况下，这种使用方法虽然准确率不够高，但是随着GPT参数量的增加，在一定程度上仍然有着一定的准确率。
这样GPT就可以训练出一个更好的预训练模型了，尽管GPT 2.0没有像Bert或者1.0版本一样，拿这个第一阶段的预训练模型有监督地去做第二阶段的Finetuning任务，而是选择了无监督地去做下游任务，尽管这看着和Bert差异很大，其实这点并不重要，甚至你都可以忽略掉这个过程（当然，最吸引眼球的是第二个过程），要记住对于GPT 2.0来说最重要的其实是第一个阶段。
OpenAI 在 GPT-3 发布中显式地提出了 In-Context Learning，即在无监督训练好的 GPT-3，使用时用少量示例就可以得到有较好的输出反馈，这就叫 Few-Shot Prompt。只有 1 个示例的时候就叫 One-Shot Prompt，没有示例的时候就叫 Zero-Shot。
Mar 31, 2024 · 在我看来，解除 gpt-4提问次数限制，有些不现实，因为若不存在限制的话，共享号绝对会泛滥，所以，永远不要小看用户利用系统漏洞进行操纵的潜力。
GPT-4V in Wonderland: Large Multimodal Models for Zero-Shot Smartphone GUI Navigation paper page: 链接 present MM-Navigator, a GPT-4V-based agent for the smartphone graphical user interface (GUI) navigation task. MM-Navigator can interact with a smartphone screen as human users, and determine subsequent actions to fulfill given instructions.
Zero-Shot (ZS) and Few-Shot (FS) In-Context Learning. 这一节先从GPT模型的演进引入，首先表述了随着模型参数和训练数据的增大，语言模型逐步涌现（emerging）出了一些能力，这些从GPT对应的论文就可以看出端倪。
gpt-3.5在大多数场景下表现得很出色，相较于国产大模型，它的性价比也非常好。 然而，如果对准确性、逻辑、推理和创意等方面有更高的要求，我建议gpt-4.0。尽管价格会略高一些，但它的综合能力确实更加卓越。
根据检测器是否能够访问源模型的输出logits，检测过程可以分为黑盒检测或白盒检测。在黑盒检测中，有两个不同的情况：1) 当知道源模型的名称，如GPT-4；2) 当不知道源模型的名称，并且内容可能是由像GPT-4、Bard或其他未公开的模型生成的。
百度董事长李彦宏说：“在中文上，文心大模型4.0已经超过了gpt-4”，对此你怎么看？ 文心一言回答： 这是一个有趣的问题，反映了当前自然语言处理技术的发展趋势和竞争态势。
