贝叶斯推理

该项目研究大型语言模型（LLMs）是否能够通过上下文学习（ICL）进行与贝叶斯统计一致的结构化推理。通过偏置硬币翻转的对照实验，研究发现当提供足够的上下文示例时，LLMs可以表现出与贝叶斯后验更新高度一致的行为。这表明LLMs能够以符合统计原则的方式适应和学习，从而提升其在复杂推理任务中的应用。