BED-LLM：基于贝叶斯实验设计的LLM智能信息收集
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内容提要
我们提出了一种通用方法，称为BED-LLM，利用序列贝叶斯实验设计（BED）提升大型语言模型（LLMs）从用户或外部源智能收集信息的能力。通过迭代选择最大化期望信息增益（EIG）的问题，使LLMs成为有效的多轮对话代理。实验结果表明，BED-LLM在多项测试中显著优于直接提示和其他自适应设计策略。
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关键要点
- 提出了一种通用方法BED-LLM，利用序列贝叶斯实验设计提升大型语言模型的能力。
- BED-LLM使大型语言模型能够作为有效的多轮对话代理，与外部环境进行交互。
- 该方法通过迭代选择最大化期望信息增益的问题来收集信息。
- 期望信息增益（EIG）可以通过基于LLM信念分布的概率模型进行合理构建。
- BED-LLM的成功依赖于多个创新，包括精心设计的EIG估计器和针对性的问题提议策略。
- 实验结果表明，BED-LLM在多项测试中显著优于直接提示和其他自适应设计策略。
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