本文介绍了一个理论框架，用于理解如何利用可观测的语言概率来推断底层状态，特别是在大型语言模型的背景下。它提出了一种从语言概率到状态概率识别半参数逆的方法，从而能够在不将语言概率解释为内部信念的情况下测量状态。该研究详细介绍了这些状态概率的存在、恢复和更新的条件，以及稳定性的理论速率和极小极大边界。通过模拟和使用冻结语言模型的研究来验证所提出的方法。 AI
影响 为将大型语言模型的输出解释为状态测量提供了理论基础，有可能提高其科学效用。
排序理由 学术论文，详细介绍了新的统计推断理论方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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