Sufficient Coin Flips Can Induce Bayesian Behavior in Large Language Models

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内容提要

本研究探讨大型语言模型(LLMs)是否通过上下文学习进行结构化推理,结果发现LLMs通常存在偏见的先验,但能够在上下文证据的影响下以贝叶斯方式进行更新。

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