大規模言語モデルを用いたベイジアン実験デザイン（BED-LLM）は、2025年8月にApple、オックスフォード大学、香港城市大学によって共同で提案されました。関連する研究結果は論文「BED-LLM: LLMとベイジアン実験設計によるインテリジェントな情報収集”。

BED-LLMは、対象タスクにおける期待情報利得（EIG）を最大化するために、質問を反復的に選択します。直接プロンプトLLMやその他の適応型設計戦略と比較して、BED-LLMはLLMを用いてユーザーの嗜好を能動的に推測することで、20問のゲームに基づく複数のテストにおいて大幅なパフォーマンス向上を実現します。