1.背景介绍
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解和处理人类语言。其中，语言模型是NLP中的一个重要概念，它是指对语言的概率分布进行建模的数学模型。在NLP中，语言模型被广泛应用于机器翻译、语音识别、文本生成等任务中。
近年来，随着深度学习技术的发展，大型语言模型（Large Language Model，LLM）逐渐成为了NLP领域的热门研究方向。LLM是指参数数量巨大、能够处理大规模语料库的语言模型。其中，BERT、GPT-2等模型已经在多个NLP任务中取得了优异的表现。
然而，LLM的训练和推理过程需要大量的计算资源和时间，这限制了它们在实际应用中的使用。为了解决这个问题，一些研究者提出了增量式学习（Incremental Continual Learning，ICL）的方法，该方法可以在不重新训练整个模型的情况下，对模型进行增量式的更新和扩展，从而提高了模型的可用性和效率。
本文将介绍大型语言模型的基础知识和前沿研究，重点讲解ICL方法的原理和有效性。
2.核心概念与联系
2.1 语言模型
语言模型是指对语言的概率分布进行建模的数学模型。在NLP中，语言模型通常用于计算一个句子或文本序列的概率。例如，对于一个句子S，其概率可以表示为：
