대규모 언어 모델을 이용한 베이지안 실험 설계(BED-LLM)는 2025년 8월 Apple, Oxford University, 그리고 City University of Hong Kong에서 공동으로 제안되었습니다. 관련 연구 결과는 "BED-LLM: LLM 및 베이지안 실험 설계를 통한 지능형 정보 수집".

BED-LLM은 관심 과제에 대한 기대 정보 이득(EIG)을 극대화하기 위해 반복적으로 질문을 선택합니다. 직접 프롬프트 LLM 및 기타 적응형 설계 전략과 비교했을 때, BED-LLM은 LLM을 사용하여 사용자 선호도를 능동적으로 추론함으로써 20개 질문으로 구성된 게임 기반 다중 테스트에서 상당한 성능 향상을 달성합니다.