朴素分类法与LLM预测目标的错配
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朴素分类法与LLM预测目标的错配
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AI 综述
一份被转发的分析认为，用LLM进行朴素分类时，即使按“拼接提示词—一次前向传播—提取末位logits—保留选项词元—经softmax得到决策”的流程操作，也无法获得稳定结果，因为LLM的训练目标是预测下一个词元，而非直接完成决策。 该分析据此提出，朴素分类法与模型的训练目标存在根本错配；这一判断来自被转发作者的观点，并非已经被独立验证的实验结论。
AI 根据报道生成 · 33 分钟前更新
最新进展11月6日 22:42
朴素分类法的问题：LLM 训练目标是预测下一个词元而非做决策报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- AGI Hunt朴素分类法的问题：LLM 训练目标是预测下一个词元而非做决策
作者转发的一份分析指出，用 LLM 做朴素分类的六步方案是拼 prompt、一次前向传播、取最后位置 logits、只保留选项级词元再经 softmax 得到决策。文章认为根本问题在于 LLM 的训练目标是预测下一个 token 而非做决策，因此这种用法天生不稳定。
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