sg什么意思网络语（高级应用教程第10章：自生成上下文学习（SG-ICL））
《生成式AI与提示工程权威指南》高级应用教程第X章：自生成上下文学习（SG-ICL）深度解读
概述
自生成上下文学习（SG-ICL）是一种新兴的技术，能够从目标模型中直接获取少样本示例，并通过自生成步骤生成与任务相关的范例，再用于推理。这一技术尤其适用于缺乏示例数据集的场景，具备无需外部数据、性能方差低的优势。尽管其计算成本相对较低，但性能表现可能不如基于数据集的技术。当无法获取数据集或计算资源有限时，SG-ICL显得尤为重要。
技术解析
自生成上下文学习（SG-ICL）的核心在于通过模型自身生成示例，为少样本标准提示创建范例。它不同于传统的上下文学习（ICL），不需要依赖外部数据集选择的示范，从而降低了对外部数据的依赖，提高了性能的一致性。
SG-ICL的工作流程包括两个主要步骤：
1. 自生成步骤：模型根据特定任务生成相关的范例，增强输入与示范之间的关联性。
2. 推理步骤：利用生成的样本作为范例，模型基于这些针对任务定制的生成样本预测测试输入的类别。这一步骤能够获得比依赖外部示例更好的性能。
优势分析
SG-ICL在文本分类任务中展现出显著的优势，如情感分析和自然语言推理。其无需外部数据，易于使用，且性能方差低。与其他方法相比，SG-ICL能够自生成示范，而不是从外部数据集中检索，从而提供了更一致的结果。
实际应用
以情感分析为例，假设有一条餐厅顾客的评论。在没有现成的示例评论数据集的情况下，可以利用SG-ICL方法进行分析。通过自生成步骤，模型会生成与评论相关的正面和负面示例。然后，在推理步骤中，将这些内容整合成一个提示，输入模型，从而获取情感倾向的判断。
局限性探讨
虽然SG-ICL在缺乏数据集或计算资源有限的情况下非常适用，但其性能表现可能不如基于数据集的其他技术。在选择使用SG-ICL时，需要权衡其便捷性与性能之间的取舍。
自生成上下文学习（SG-ICL）是一种直观的方法，能够直接从目标模型中生成少样本提示所需的示例。它适用于无法获取示例数据集或缺乏对数据集进行操作的计算资源的场景。尽管其性能可能不如其他技术，但SG-ICL的无需外部数据和低性能方差的优势使其在特定情况下具有吸引力。SG-ICL是一种值得关注和研究的技术，将在AI领域发挥重要作用。
