May, 2024

通过 LIMM 编码调查员领域知识，将专家直觉转化为可量化的特征，以增强预测分析

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TL;DR通过使用大型语言模型，将调查人员的专业见解转化为可量化的可操作要素，以提高模型性能，并展示了该方法在风险评估和决策准确性方面的显著改进。
发现论文，激发创造
  • 大型语言模型的数量化知识检索

    大型语言模型可用于定量信息检索，以帮助数据分析任务，如贝叶斯模型的先验分布以及缺失数据的插补。我们提出了一个提示工程框架，将大型语言模型视为科学文献的潜在空间界面，并与其他已建立的方法进行比较。同时讨论了使用大型语言模型作为 “专家” 的影响和挑战。

    Feb, 2024

  • 基于 LLMs 的贝叶斯统计建模

    利用贝叶斯统计模型，研究了大型语言模型（LLMs）在人类行为预测方面的类人特性，发现 LLMs 不能准确捕获人类数据的各项细节，但在聚合和条件水平的预测方面可以有效适配人类数据，显示出某些不同的方法可以使其得到充分的分布式预测。

    Jun, 2024

  • LLM 过程：基于自然语言的数值预测分布

    构建能够处理数字数据并根据自然语言文本进行概率预测的回归模型，以整合先前的知识和信念，提高预测性能并给出定量结构。

    May, 2024

  • 律师 LLaMA 技术报告

    本文研究了如何在持续训练过程中注入领域知识以及如何设计正确的监督微调任务来帮助模型解决实际问题，在加入检索模块并提取相关文献的情况下，我们的模型可以更可靠地生成答案。

    May, 2023

  • 从查询工具到因果架构：利用大型语言模型从数据中进行先进的因果发现

    本文提出了一种结合基于知识的 LLMs 因果分析和数据驱动因果结构学习的新框架，以构建因果结构学习的新范式，并介绍了一套广泛的提示组，以从给定变量中提取因果图，并评估 LLM 先前因果对从数据中恢复因果结构的影响

    Jun, 2023

  • 朝着可解释的风险预测减少诊断误差

    使用 LLMs 方法识别患者电子健康记录中表明特定诊断风险增加或减少的证据，以提高证据获取并减少诊断错误。通过神经附加模型在临床医生不确定时点进行预测，具有个体化的风险估计，旨在减少诊断延误和因不完整鉴别引起的错误。使用 LLMs 推断细粒度的过去真实诊断标签，确保输入文本在自信诊断之前。通过模型学习的相关性，从初始证据集中筛选出更精确的证据，通过模拟临床医生在预定义鉴别诊断列表中选择来详细评估我们方法的实用性。

    Feb, 2024

  • 大型语言模型在提高数字取证调查效率方面的潜力探究

    将大型语言模型（LLMs）整合到数字取证调查中，有望提高调查效率，改善可追溯性，减轻执法机构面临的技术和司法障碍。

    Feb, 2024

  • 征服旗帜：利用大型语言模型揭示数据洞察

    利用大型语言模型自动发现数据中的洞察力并评估其能力的研究。

    Dec, 2023

  • LLMs 的时间序列预测：理解和增强模型能力

    大型语言模型在时间序列预测方面具有明显的优势和限制，尤其在具备明确模式和趋势的数据上，LLMs 表现出色，但在缺乏周期性的数据集上面临挑战。研究发现，引入外部知识和采用自然语言改写有利于提升 LLMs 在时间序列预测中的预测性能。

    Feb, 2024

  • LLM 多边考验：通过中间数据分析揭示 LLM 的事实辨别能力

    基于 LLMs 的内部状态，我们引入了 LLM factoscope，一个基于 Siamese 网络的新型模型，用于事实检测。我们的研究揭示了 LLMs 在生成事实和非事实内容时内部状态的可区分模式，并在各种体系结构上展示了 LLM factoscope 的效果，在事实检测方面达到了超过 96% 的准确率。我们的工作为利用 LLMs 的内部状态进行事实检测开辟了一条新途径，并鼓励进一步探究 LLMs 的内部工作，以提高可靠性和透明度。

    Dec, 2023