OpenICL

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OpenICL 面向那些希望开展上下文学习实验、却不想从零搭建每个流程环节的研究者和研究生。它把常见的 ICL 工作流拆解成几个简洁的 Python 对象：DatasetReader 负责加载和映射数据，PromptTemplate 控制示例与测试输入的格式，Retriever 挑选上下文示例，Inferencer 运行模型并评估预测结果。框架内置了多种检索与推理策略，你可以直接替换组件，在同一任务上比较不同方法，省去大量胶水代码。它支持 LLaMA 和自一致性解码，配套的论文和示例笔记本也为新手提供了清晰的入门路径。对于需要系统比较语言模型、快速验证提示词效果的工作来说，这是一个很实用的基础工具。