大型语言模型中的不一致概率判断

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使用概率恒等式和重复判断来评估自回归大型语言模型的概率判断的连贯性,结果显示这些模型产生的判断通常是不连贯的,并显示出与概率理论规则相悖的人类式系统偏差;此外,当被提示对同一事件进行判断时,自回归大型语言模型产生的概率判断的均值 - 方差关系呈现出人类类似的倒 U 型关系;我们提出这些违背理性的偏差可以通过将自回归大型语言模型与隐式贝叶斯推断联系起来,并与人类概率判断的贝叶斯采样模型进行类比来解释。

大语言模型的准确性受到任务概率的影响,低概率情况下使用需谨慎。大语言模型应被视为一类独特系统,而非人类。

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