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Large Language Bayes 不是重参数化不变的

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AI 综述

2026-10-02 arXiv 论文指出大语言贝叶斯（LLB）不具备重参数化不变性：基于指数化证据界的加权依赖于模型写法，而对数边际似然具有重参数化不变性、证据界不然。在八所学校中心与非中心程序差异仅 5.7×10⁻¹⁴，但权重相差 6.1×；重要性加权降至 2.2×，复现 LLB 全协方差高斯匹配后验矩仍剩 1.9×（八学校）和 8.9×（64 维）。

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报道时间线

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10月2日

12:00
arXiv · Machine Learning Theory
Large Language Bayes 不具备重参数化不变性
论文证明大语言贝叶斯（LLB）基于指数化证据界的加权依赖于模型写法，而对数边际似然具有重参数化不变性、证据界不然。在八所学校中心与非中心程序差异仅 5.7×10⁻¹⁴，但权重相差 6.1×；重要性加权降至 2.2×，复现 LLB 全协方差高斯匹配后验矩仍剩 1.9×（八学校）和 8.9×（64 维）。

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