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上下文学习的贝叶斯规模法则
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了大语言模型的背景学习是否可以视为贝叶斯推断，提出鞅属性是贝叶斯学习的基本要求，并证明其在安全系统中的重要性。实验结果显示，ICL不符合贝叶斯假设。
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关键要点
- 本文分析了大语言模型的背景学习是否可以视为贝叶斯推断。
- 提出鞅属性作为贝叶斯学习系统的基本要求。
- 证明鞅属性在可信的、安全关键系统中的重要性。
- 推导了可操作检查项，并提供理论和测试统计学来验证鞅属性的满足。
- 检验了LLM中的不确定性是否随着数据增加而减少。
- 通过实验提供了违反鞅属性和不符合贝叶斯不确定性缩放行为的证据。
- 证明了ICL不是贝叶斯的假设。
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