传统的上下文学习方法需要提供大量的上下文信息（即例子），才能让模型理解和生成正确的输出。这种方法会导致性能不稳定，因为模型在处理不同长度和复杂度的上下文时，效果会有很大差异。
传统方法在面对新任务或变化的任务时，往往需要重新调整和训练模型，适应性较差。
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