谷歌研究人员提出了一种训练方法，使大型语言模型通过学习最佳贝叶斯系统的预测来近似贝叶斯推理。这种方法提升了模型在多步交互中更新信念的能力。研究表明，语言模型在与用户互动时未能有效更新用户偏好，但通过贝叶斯教学训练，模型的预测能力得到了改善，接近贝叶斯助手的决策水平。