探讨了大型语言模型（LLM）中 “in context learning” 的概念，指出这种学习方式与传统训练不同，但能通过填充上下文达到训练模型的目的。此外，文章探讨了在运行时训练 LLM 的应用和可能带来的影响，如大型企业内部的知识管理和自动化白领工作等。同时，文章也讨论了面临这种技术后，企业应对信息自由化带来的挑战。
如果这样的话，那应用场景可就太恐怖了～种复杂的知识库和实时训练问题都不大了。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2304.11062
本论文展示了一种使用循环记忆扩展BERT上下文长度的方法，BERT是自然语言处理中最有效的基于Transformer的模型之一。该方法可以提高模型的性能。此外，报告还介绍了与该文章相关的代码、数据和媒体。arXivLabs是一个允许开发人员共享arXiv新功能的框架。
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