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Sufficient Coin Flips Can Induce Bayesian Behavior in Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
- 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。
- 研究发现LLMs通常存在偏见的先验。
- 尽管初始状态存在偏差，LLMs能够在上下文证据的影响下以贝叶斯方式更新其先验。
- 研究关注LLMs是否仅依赖于模式匹配而非贝叶斯框架。
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