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title: "Gambling Gibbs"
created: 2026-06-25
updated: 2026-06-25
type: concept
tags: [mcmc, gibbs-sampling, llm, decision-making, betting]
sources:
  - "[[large-language-gibbs]]"
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# Gambling Gibbs

**Gambling Gibbs** 是 Large Language Gibbs 框架中的一种判别式核变体，通过将接受/拒绝决策转化为**赌博（gamble）**来利用 LLM 的判别能力。与 [[barker-gibbs|Barker Gibbs]] 不同，它不需要 LLM 输出校准过的概率——只需要一个二值的"下注/不下注"决策。

## 核心机制

1. **提议**：从均匀分布中抽取候选值 X_i'
2. **定价**：随机采样赌注金额 V ~ U[0, 100]
3. **展示**：向 LLM 展示：（a）当前值 + 候选值，（b）如果候选值"更合理"，下注 $V 将获得 $100
4. **决策**：LLM 决定是否下注（greedy decoding 单 token）
5. **接受**：如果 LLM 下注 → 接受候选值

## 理论基础

LLM 应该只在以下条件下下注：

```
V/100 < q^*(X_{-i}, X_i') / (q^*(X_{-i}, X_i) + q^*(X_{-i}, X_i'))
```

这恰好恢复 Barker 接受概率。关键洞察：LLM 的内部信念关于 plausibility 不需要被显式校准——可以通过赌博行为隐式地引出。

## 优势

- **无需校准概率**：仅需二值决策，使用 greedy decoding
- **避免概率失真**：指令微调模型的生成概率可能不可靠，但二值判断通常更鲁棒
- **理论保证**：在合理假设下，接受概率等价于 Barker Gibbs

## 与 Barker Gibbs 对比

| 维度 | Barker Gibbs | Gambling Gibbs |
|------|-------------|----------------|
| 输出格式 | 偏好选择（Option 1/2） | 赌博决策（Bet/No Bet） |
| 概率要求 | 需要 log-prob 计算 | 仅需 greedy token |
| 理论基础 | Barker 规则 | 期望收益最大化 |
| 解码方式 | 需要概率输出 | greedy decoding |

## 参考

- [[large-language-gibbs]] — 提出 Gambling Gibbs 的论文
- [[barker-gibbs]] — 相关判别式核
- [[llm-mcmc]]
