抖个机灵，我觉得优秀的上下文学习能力就像是海绵吸水，不仅要能吸，还要能把水拧出来用。模型不仅要能吸收上下文信息，还要能将信息转化为可执行的知识，并应用于解决实际问题。
同意楼上的看法，预训练数据量固然重要，但更重要的是数据的质量和多样性。可以考虑引入更多长尾数据和领域知识，让模型接触到更广泛的上下文场景。另外，我觉得可以借鉴人类学习的方式，引入更多主动学习的机制，让模型能够主动提问和探索，加深对上下文的理解。
抖个机灵，我觉得优秀的上下文学习能力就像是海绵吸水，不仅要能吸，还要能把水拧出来用。模型不仅要能吸收上下文信息，还要能将信息转化为可执行的知识，并应用于解决实际问题。
同意楼上的看法，预训练数据量固然重要，但更重要的是数据的质量和多样性。可以考虑引入更多长尾数据和领域知识，让模型接触到更广泛的上下文场景。另外，我觉得可以借鉴人类学习的方式，引入更多主动学习的机制，让模型能够主动提问和探索，加深对上下文的理解。