研究人员推出了一种新方法LEAP（Likelihood Elicitation and Aggregation for Probabilistic forecasting），旨在改进大型语言模型（LLMs）生成概率预测的方式。传统的整体预测方法会模糊单个证据项的影响并混淆不确定性。LEAP通过单独处理每条证据以引出似然参数来解决这个问题，然后使用概率模型将这些参数组合起来以产生后验分布。这种方法支持各种预测类型，并确保证据的可复现贡献，在多个指标上在一个新开发的基准测试中优于现有方法。 AI
影响 增强了LLM在概率预测方面的能力，有可能提高金融市场和体育预测等应用中的准确性和可解释性。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍LLM预测新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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