自ChatGPT诞生以来，我也读了不少论文了，攒够100篇，分享一下。
有些不算严格意义上的论文，有些也不是严格意义上的大模型论文，反正笔记分类时算进来就当是大模型相关吧。
包括CV和NLP的，主要是大语言模型。
当然也包括不少水论文。
有些笔记可能存在错误等情况，是因为写的时候功力还远不足，理解不到位，也懒得回去改了。
仅供大家选论文参考。
我还是科研小白，和大家一起学习。
1.Language Models are Few-Shot Learners
GPT-3的论文。GPT-2还不够大，所以到了GPT-3就有了海量参数（1750亿）。
由于发现few-shot和one-shot的性能往往比zero-shot高很多（这三者都没有梯度传播，只是提供少量例子或者不提供），所以他们认为语言模型可以看做是元学习者，这导致GPT-3的学习方法也类似于元学习。GPT-3使用的是情景学习（in-context learning），GPT-3论文中说GPT-2也用了类似的方法，不过情景学习这个概念是GPT-3才提出来的。
按照我目前的理解，情景学习就是在预训练外循环中增加一些内部小循环，让它在训练过程中就学习到了一定的任务，这样在使用时