一、Intro## 1. Seq2Seq模型### 1.1 基本概念- **定义**：处理可变长度输入输出序列的模型- **核心标记**：- `<bos>`：序列开始符- `<eos>`：序列结束符- **处理优势**：- 减少对填充的依赖- 动态识别序列边界### 1.2 发展背景- **前身局限**：- 固定长度输入输出- 依赖填充（padding）处理- 掩码机制引入计算复杂度- **突破方

在 Windows 系统中，通常直接使用 `python --version` 而不是 `python3 --version`。- 确保使用正确的文件格式（.py 而不是 .ipynb，除非您使用 Jupyter Notebook）2. 您尝试检查 Python 版本，使用的命令是 `python3 --version`。- 如果只是想使用 CAMEL，建议使用第一种方式（PyPI 安装）对于初学

ICL（In-Context Learning，上下文学习）是大型语言模型（如 GPT、PaLM、LLaMA 等）的核心能力之一，指模型仅通过输入提示（Prompt）中的上下文示例，即可在不更新模型参数的情况下完成新任务。它利用预训练阶段学习到的通用语言理解能力，通过示例或指令直接指导模型生成目标结果。任务简单、示例明确数据不足或需快速迭代模型足够大（如 70B+ 参数）复杂逻辑、严格格式或领域知

在 Windows 系统中，通常直接使用 `python --version` 而不是 `python3 --version`。- 确保使用正确的文件格式（.py 而不是 .ipynb，除非您使用 Jupyter Notebook）2. 您尝试检查 Python 版本，使用的命令是 `python3 --version`。- 如果只是想使用 CAMEL，建议使用第一种方式（PyPI 安装）对于初学