Введение
Большие языковые модели (LLMs) демонстрируют частичную способность к прогнозированию в социальных, политических и экономических событиях. Однако их предсказательные способности сильно различаются в зависимости от структуры области и формулировки запроса.
Изучение предсказательной способности
Мы исследуем, как производительность прогнозирования варьируется в зависимости от различных семейств моделей на реальных вопросах о событиях, произошедших после предельной даты модели. Наше исследование включает следующие аспекты:
- Контекст: Как контекст влияет на точность прогнозов.
- Тип вопроса: Как различные типы вопросов влияют на результаты.
- Внешние знания: Как добавление фактической информации изменяет формирование убеждений и модели ошибок.
Результаты исследования
Наши результаты показывают, что способность к прогнозированию является высоко переменной и зависит от того, как и что мы спрашиваем.
Материал носит информационный характер и не является профессиональной консультацией. Часть материалов издания готовится с использованием нейросетевых инструментов и проверяется редакцией по первоисточникам — подробнее в пользовательском соглашении. Нашли неточность или считаете, что материал нарушает ваши права — сообщите редакции, обращения рассматриваются в течение суток.