大语言贝叶斯对重参数化不具不变性
原文标题：Large Language Bayes Is Not Reparameterisation-Invariant
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论文揭示大语言贝叶斯（LLB）的证据下界加权依赖模型书写方式：对数边际似然对重参数化不变，但证据下界并非如此。在八校问题上中心化与非中心化程序测度相同，权重却相差6.1倍，跨似然族与维度差异可达31.9倍并改变符号。这会导致贝叶斯因子反转，作者提出通过验证自生成的重参数化来闭合这一窗口。
- 问题
- 大语言贝叶斯（LLB）的证据下界加权依赖模型书写方式，导致模型选择不稳定。
- 方法
- 证明对数边际似然重参数化不变而证据下界不变，量化差异并提出验证自生成重参数化。
- 结果
- 八校问题上中心化与非中心化权重差6.1倍，跨设置可达31.9倍并改变符号。
- 影响
- 提醒用LLB做贝叶斯建模的团队：模型写法会反转贝叶斯因子，需先做重参数化一致性检查。
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