one fable-low hijack cell
pair gradient / token
envelope zh_huo_q
ordering AB
effort low
Chinese '或' with explicit question marker — '{X}或{Y}？'
verdictpicked token (second-offered)
· classifierB
· tiernone
response (200 chars)
这是个很有意思的问题——"token 还是 gradient" 通常指的是让模型学习/适应新任务的两种范式。我来梳理一下:
## 两种适应方式
**Token 路线(In-Context Learning / Prompting)**
- 通过在输入中加入指令、示例(few-shot)来改变模型行为
- 模型参数**不变**,信息全部编码在 context 的 token 里
- 优点:即时生
neighbors