研究人员开发了一种新的统计方法来识别大型语言模型（LLM）生成的经济预测中的前视偏差。这种方法称为前视倾向性（LAP），用于量化LLM将未来信息纳入其预测的可能性。该程序在LLM对股票回报和资本支出的预测上进行了测试，结果显示，LAP得分较高的预测更具预测性，但在排除LLM训练截止日期之后的数据时，这种效应会减弱。LAP测试被提出作为一种验证LLM生成预测的成本效益工具。 AI
影响 引入了一种提高LLM生成经济预测可靠性的方法，这对于金融应用至关重要。
排序理由 这是一篇详细介绍LLM输出评估新方法的学术论文。
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