用于未来预测的LLM预测

本文探讨了使用语言模型进行未来预测这一关键挑战，这是高风险决策的关键方面。作者通过从新闻事件中合成大规模预测数据集来解决数据稀缺问题。他们通过训练 Qwen3 模型并使用较小的模型实现与较大的专有模型相当的性能，证明了他们的方法 OpenForesight 的有效性。开源模型、代码和数据促进了可重复性和可访问性，这是对该领域的重大贡献。

• •解决了使用语言模型进行未来预测的挑战。
• •从新闻事件中合成大规模预测数据集。
• •使用较小的模型实现与较大的专有模型相当的性能。
• •开源模型、代码和数据，以实现可重复性和可访问性。