r/MachineLearning上的用户正在寻求使用大型语言模型（LLM）的共识作为现实世界事件概率估计器的理论基础。用户质疑鉴于共享的训练数据和架构，模型错误是否足够不相关，以及这种共识方法是否可能由于共同的盲点而导致错误的信心。此外，用户对LLM集成如何处理超出其训练分布的新颖事件感兴趣。 AI
影响 对使用LLM集成进行概率预测的可靠性和理论基础提出了质疑。
排序理由 该集群包含用户对一种技术理论基础的提问，而不是新的发布或发展。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>This is a genuine technical question here. I've been looking at systems that use an ensemble of ai models to generate probability estimates for open ended real world events. The claim is that consensus across multiple models produces more calibra…