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LLMs Are Not (Consistently) Bayesian: Quantifying Internal (In)consistencies of LLMs’ Probabilistic Beliefs
现代人工智能系统正在被部署在医学、科学和法律等复杂领域,根据观察到的证据,这些领域通常没有一个正确的答案。当新证据出现时,此类系统必须能够代表和更新关于世界的不确定信念,以做出理性决策。我们引入了将法学硕士作为信息处理规则进行研究的新技术,并利用信息处理差距(与贝叶斯更新的偏差)来研究法学硕士如何根据证据更新其概率信念的内部(内)一致性。我们广泛的实验评估...