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让我们逐变量思考：大型语言模型支持临时概率推理
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内容提要
本研究提出了一种从大型语言模型中提取常识的方法，以支持缺乏特定数据的概率推理。通过生成相关变量集合并施加时刻约束，优化联合分布，实验结果表明该框架在真实数据集上表现优异且对噪声具有鲁棒性。
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关键要点
- 本研究提出了一种从大型语言模型中提取常识的方法。
- 该方法支持缺乏特定数据的概率推理。
- 通过提示LLM生成相关变量集合。
- 对联合分布施加时刻约束以优化联合分布。
- 实验结果表明该框架在真实数据集上表现优异。
- 该框架对噪声具有良好的鲁棒性。
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