10:56arXiv cs.LG@Sanghyeok Choi, Henry Gouk, Esmeralda S. WhitammerLarge Language Gibbs 是一种利用大型语言模型条件分布进行结构化概率推理的MCMC方案。该方法通过迭代重采样单个变量避免单次自回归生成的顺序偏差,产生的平稳分布反映所有局部条件之间的折中。在合成分布采样、一致性推理和贝叶斯结构学习任务上验证了有效性。结果表明LLM条件作为MCMC转移算子可替代单次生成进行结构化推理。AI模型Large Language GibbsLLMMCMC结构化推理概率推断推荐理由:这篇论文提出用LLM做MCMC采样,比直接生成更鲁棒,适合复杂推理场景,值得做概率建模的人看看。原文