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