Density Estimation with Large Language Models: A Geometric Study of In-Context Learning Trajectories

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内容提要

本研究探讨了大语言模型(LLMs)在上下文中进行概率密度函数估计的能力,发现LLaMA-2模型在密度估计中表现出与传统方法不同的学习轨迹,为理解LLM的上下文概率推理机制提供了重要见解。

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