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RESEARCH · CL_79569 · Jun 8 · 11:25

大型语言模型通过上下文学习改进公众意见数据填补

研究人员开发了一种使用大型语言模型（LLMs）通过上下文学习（ICL）填补缺失公众意见数据的新方法。该方法在调查数据上进行了测试，与MICE PMM等传统统计方法相比，显示出持续的误差减少。表现最佳的ICL方法，使用具有100个示例的gpt-oss-120b模型，实现了更窄的置信区间和更高的总体覆盖率，尤其是在非随机缺失的情况下。