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Jan, 2025
利用语言模型中的对数概率预测未来事件
Leveraging Log Probabilities in Language Models to Forecast Future Events
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Tommaso Soru, Jim Marshall
TL;DR
本文研究了如何在数据驱动决策领域中，通过大型语言模型（LLMs）准确预测未来事件，填补了目前预测精度不足的空白。提出了一种基于现有趋势数据的多步骤方法，通过对数概率评估未来事件的概率，取得了0.186的Brier分数，相较于随机机会提升了26%，并且较现有AI系统提高了19%。
Abstract
In the constantly changing field of
Data-Driven Decision Making
, accurately predicting future events is crucial for strategic planning in various sectors. The emergence of Large
Language Models
(LLMs) marks a sig
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