利用语言模型的对数概率预测未来事件
计算与语言
2025-01-10 v1 机器学习
摘要
在不断变化的数据驱动决策领域，准确预测未来事件对于各行各业的战略规划至关重要。大型语言模型（LLM）的出现标志着该领域的重大进步，它提供了利用海量文本数据进行预测的先进工具。在这篇工业论文中，我们提出了一种利用 LLM 进行 AI 驱动预测的新方法。在先前研究的基础上，我们利用当前趋势及其轨迹的数据，对 15 个不同主题生成预测。随后，我们通过一种基于对数概率的多步方法估计其发生概率。我们表明，该方法实现了 0.186 的 Brier 分数，相比随机概率提升了 26%，相比广泛可用的 AI 系统提升了 19%。
引用
@article{arxiv.2501.04880,
title = {Leveraging Log Probabilities in Language Models to Forecast Future Events},
author = {Tommaso Soru and Jim Marshall},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.04880},
year = {2025}
}
备注
5 pages, 4 figures