吴恩达团队新作：多模态多样本上下文学习，无需微调快速适应新任务

斯坦福吴恩达团队的研究评估了先进多模态基础模型在多样本上下文学习中的性能。研究发现，包括近2000个示例的多样本上下文学习在多个数据集上优于少样本学习。特别是Gemini 1.5 Pro模型，在多数数据集上显示出了持续的性能提升。此外，通过批量查询可以显著降低每个示例的延迟和推理成本，而不会牺牲性能。这些结果表明多样本上下文学习能够显著提高多模态基础模型的表现，并且在实际应用中具有巨大潜力。研究为多模态基础模型的应用开辟了新的路径，尤其是在快速适应新任务和领域方面。