基于分布的LLM生成美国选举结果预测研究(第一部分)

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本研究解决了将大型语言模型(LLMs)作为预测工具的有效性问题,提出了一种基于分布的预测方法,利用输出令牌的概率分布来分析模型的学习表现。通过在最近的美国总统选举中的应用,研究展示了该方法在识别特定任务偏差、提示噪声和算法准确性方面的有效性,具有评估LLM预测可靠性和提高透明度的重要意义。

本研究探讨大型语言模型(LLMs)作为预测工具的有效性,提出基于分布的预测方法,并分析模型的学习表现。通过应用于美国总统选举,强调识别任务偏差和提高透明度的重要性。

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