Unverified50% confidenceFactExact time
决策模型专注于回答是/否判断、多项选择以及带概率的评分类问题
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9/28/2026
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Unverified研究预测并验证：模型认为越可能的候选答案越具说服力，证据的效力取决于它是否与模型的先验倾向对齐76% similarUnverified口语化采样通过在提示词中要求模型生成一组候选答案并显式说出每个答案对应的概率分布来提升多样性75% similarUnverified大型语言模型可通过分析token概率分布、显式输出自我评估分数或多次采样观察答案一致性等手段近似估计决策置信度75% similarUnverified模型选择应用同一批代表性用例跑不同候选模型，比较分类准确率、敏感案例召回、延迟和成本，由评测而非模型标签做决定73% similarUnverified分类模型对候选答案顺序敏感的现象被称为位置偏差（position bias），单向自回归模型靠近序列末尾的候选项有时获得更高权重72% similar
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