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原標題：UC伯克利：用大模型預測未來，準確率超越人類！
關鍵字：模型,報告,問題,系統,作者
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：7804字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創編輯 | 謝年年近年來，語言模型在文本生成、翻譯、情感分析等領域大放異彩，但利用語言模型做預測的任務還比較少。這里的預測任務指的是根據現有情況預測還未發生的結果，比如“明天會下雨嗎？”、“4月1號前GPT-5會發布嗎？”
其實文本生成本質上也是一種預測，根據輸入的文本序列，預測下一個單詞或字符。這樣看來大語言模型天然就適合做預測任務。
事實真的如此嗎？
今天介紹的這篇文章通過實驗結果告訴我們沒有任何模型天生擅長預測，且與人類預測水平還有一定的差距。
因此，本文沿著改善大模型的預測能力展開研究。簡單來說，模型需要更加詳細的背景信息和最新的信息才能做出準確的預測，因此作者增加了多階段豐富的檢索增強過程。另外作者還引導大模型同時給出預測結果與推理過程，增加了預測過程的可解釋性。
同時發布了一個從5個真實世界的預測競賽中編制的最大和最新的預測數據集，補充了背景信息的方法在該數據集上取得了與人類相當的水平。
論文標題：Approaching Human-Level Forecasting with Language Models
論文鏈接：https://arxiv.org/p

原文鏈接：UC伯克利：用大模型預測未來，準確率超越人類！

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文章來源：夕小瑤科技說
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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯網中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備行業嗅覺與報道深度。