Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Log Probabilities in Language Models to Forecast Future Events

論文の概要: Leveraging Log Probabilities in Language Models to Forecast Future Events

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04880v1
Date: Wed, 08 Jan 2025 23:28:28 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-10 14:00:31.116846
Title: Leveraging Log Probabilities in Language Models to Forecast Future Events
Title（参考訳）: 将来のイベントを予測するための言語モデルにおけるログ確率の活用
Authors: Tommaso Soru, Jim Marshall,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルを用いたAIによる予測のための新しい手法を提案する。我々は15の異なるトピックの予測を生成するために、現在のトレンドとその軌跡に関するデータを用いる。つまり、ランダムな確率よりも26%改善し、広く利用可能なAIシステムよりも+19%改善したことを意味する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: In the constantly changing field of data-driven decision making, accurately predicting future events is crucial for strategic planning in various sectors. The emergence of Large Language Models (LLMs) marks a significant advancement in this area, offering advanced tools that utilise extensive text data for prediction. In this industry paper, we introduce a novel method for AI-driven foresight using LLMs. Building on top of previous research, we employ data on current trends and their trajectories for generating forecasts on 15 different topics. Subsequently, we estimate their probabilities via a multi-step approach based on log probabilities. We show we achieve a Brier score of 0.186, meaning a +26% improvement over random chance and a +19% improvement over widely-available AI systems.
Abstract（参考訳）: データ駆動意思決定の絶え間なく変化する分野では、様々な分野の戦略的計画において、将来の出来事を正確に予測することが不可欠である。 LLM(Large Language Models)の出現はこの分野で大きな進歩を遂げており、予測に広範囲のテキストデータを利用する高度なツールを提供している。本稿では,LLMを用いたAI駆動フォレストの新しい手法を提案する。これまでの研究に基づいて,15のトピックに関する予測を生成するために,現在の傾向とその軌跡に関するデータを用いている。その後、ログ確率に基づく多段階アプローチにより、それらの確率を推定する。つまり、ランダムな確率よりも26%改善し、広く利用可能なAIシステムよりも+19%改善したことを意味する。

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