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English(EN) Semantic Bandits: In-Context Exploration-Exploitation is Biased by Semantic Priors

语义土匪揭示了大型语言模型（LLM）的探索偏见源于语言先验

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员引入了“语义土匪”的概念，以分析大型语言模型（LLM）在决策任务中如何探索和利用选项。该框架强调，LLM 的探索行为显著受到其语言预训练产生的语义先验的影响，而不仅仅是任务的正式结构。研究发现，语义信息丰富的标签会导致探索减少和利用增加，如果语义信息与实际奖励结构不匹配，这可能会产生不利影响。此外，LLM 对负奖励比对正奖励更倾向于探索，这表明其基于语言的训练中存在固有的偏见。 AI

影响 揭示了由于语言预训练导致的大型语言模型（LLM）决策中存在的固有偏见，影响了在现实世界应用中的可靠性。

排序理由 学术论文，介绍了一个分析大型语言模型（LLM）行为的新理论框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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语义土匪揭示了大型语言模型（LLM）的探索偏见源于语言先验

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · David Eric Austin, Kaheer Suleman, Jackie Chi Kit Cheung ·

    Semantic Bandits: In-Context Exploration-Exploitation is Biased by Semantic Priors

    arXiv:2608.16707v1 Announce Type: cross Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly deployed as decision-making agents in settings that require sophisticated environmental exploration. However, existing work has raised questions about how LLMs actually balance explora…

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