Language Models are Few-Shot Learners
核心思想：meta-learning
不需要fine-tune调整模型参数
三种setting直接进行测试：
- Few-shot（给少量例子）
- One-shot（给一个例子）
- Zero-shot（不给例子，只给自然语言的instruction）
模型结构上与GPT2几乎完全一样，除了attention改为了sparse的形式
GPT3 阅读笔记
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