研究称 LLM 事件预测瓶颈在接口设计
原文标题：Can LLMs Access their World Knowledge for Event Prediction?
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论文提出 DescribeEvent 基准，涵盖七个数据集、六个领域约 15 万个事件，为每个事件提供自然语言描述并分离事件语义与预测空间。实验表明能力较强的 LLM 借助描述和符号标签可显著提升事件预测表现，超过无描述版本和非 LLM 基线，说明问题在于接口而非知识不可及。
- 问题
- LLM 有世界知识却常输给专用模型，事件预测能力是否真不可用。
- 方法
- 提出 DescribeEvent 基准，用自然语言描述锚定事件、符号标签分离语义与预测空间，改造 LLM 接口。
- 结果
- 约 15 万事件、7 数据集 6 领域，强 LLM 显著超越无描述版本与非 LLM 基线。
- 影响
- 做时序预测产品时，先改输入接口而非换模型，可能直接释放已有 LLM 能力。
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DescribeEvent基准含约15万事件,表明LLM事件预测瓶颈在接口设计而非知识不可及。
- •基准覆盖七个数据集、六个领域约15万个事件,为每个事件提供自然语言描述
- •两项接口设计:用自然语言描述锚定事件,并将事件语义与预测空间分离以避免标签关联的语义偏差
- •能力较强的LLM借助描述与符号标签显著提升表现,超过无描述版本和非LLM基线
- •较弱模型从描述中获益很小
为什么重要：此前有观点认为LLM不适合时间事件预测,该结果把问题重新定位为接口设计,为后续方法改进指明方向。
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