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Let's Think Var-by-Var: Large Language Models Support Ad Hoc Probabilistic Reasoning
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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
本研究探讨如何从大型语言模型中提取常识，以支持缺乏特定数据的概率推理。我们提出了一种通过提示生成相关变量集合并优化其联合分布的方法。实验结果表明，该框架在处理真实数据集的概率问题时表现优异，且对噪声具有良好鲁棒性。
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关键要点
- 本研究探讨如何从大型语言模型中提取常识，以支持缺乏特定数据的概率推理。
- 提出了一种通过提示生成相关变量集合并优化其联合分布的方法。
- 实验结果表明，该框架在处理真实数据集的概率问题时表现优异。
- 该方法对噪声具有良好的鲁棒性。
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