What's the theoretical basis for using llm consensus as a probability estimator for real world events [R]

LLM의 합의를 통한 확률 추정의 이론적 근거에 대해 질문합니다.

이 글은 여러 AI 모델의 앙상블을 사용하여 실제 사건의 확률 추정을 하는 시스템에 대한 기술적 질문을 다룹니다. 저자는 여러 모델 간의 합의가 개별 모델보다 더 정확한 추정을 제공할 수 있다고 주장하며, 전통적인 ML의 앙상블 방법과 유사한 점을 언급합니다. 그러나 모든 모델이 비슷한 데이터 분포와 구조적 유사성을 가질 경우, 이들의 오류가 얼마나 독립적인지에 대한 의문을 제기합니다. 또한, 훈련 데이터의 분포를 벗어난 사건을 처리하는 방식에 대한 궁금증도 나타냅니다.

The article questions the theoretical basis for using LLM consensus as a probability estimator.

This article poses a technical question regarding systems that utilize an ensemble of AI models for probability estimation of real-world events. The author discusses the notion that consensus among models might yield better estimates than individual models, drawing parallels to traditional ML ensemble methods. However, the piece raises concerns about the independence of model errors when they are trained on similar data distributions and architectures. The author also queries how these systems perform on events outside the training data distribution.