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。

运用语言模型接近人类水平的预测
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预测下一个单词：人类在此任务中表现出的不确定性及语言模型
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超越概率：揭示大型语言模型评估中的不一致性
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批次通用预测
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LLMs 学习动力系统的控制原则，揭示上下文中的神经缩放定律
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通过上下文推断减轻语言模型中强先验问题
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大型语言模型中的不一致概率判断
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本文探讨了大语言模型的优势和局限性，认为需要考虑它们在训练中解决的问题。实验结果表明，在低概率情况下使用大语言模型需要谨慎，应该将其看作一类独特的系统。

利用模板 - 内容结构解释大型语言模型的复杂任务推理
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