大模型如何用因果性？最新《大型语言模型与因果推断在协作中的应用》全面综述

AIGC动态欢迎阅读

原标题：大模型如何用因果性？最新《大型语言模型与因果推断在协作中的应用》全面综述
关键字：因果,推断,模型,报告,能力
文章来源：人工智能学家
内容字数：6411字

内容摘要：

来源：专知
因果推断在提高自然语言处理（NLP）模型的预测准确性、公平性、鲁棒性和可解释性方面显示出潜力，它通过捕捉变量间的因果关系来实现这一点。生成式大型语言模型（LLMs）的出现显著影响了各种NLP领域，特别是通过它们先进的推理能力。本综述集中于从因果视角评估和改进LLMs，在以下几个方面：理解和提升LLMs的推理能力，解决LLMs中的公平性和安全性问题，为LLMs提供解释，以及处理多模态问题。同时，LLMs的强大推理能力反过来也可以通过帮助发现因果关系和估计因果效应来促进因果推断领域的发展。本文探讨了因果推断框架与LLMs之间的相互作用，从两个角度强调它们共同的潜力，以进一步发展更高级和更公平的人工智能系统。
https://www.zhuanzhi.ai/paper/a6cd1586ee23edc1bc238d9cfa310439
近年来，大型语言模型（LLMs）在一系列关键任务中展现出了非凡的多功能性。LLM擅长的任务包括文案创作、用其独特的风格和声音增强原始句子、响应知识库查询、生成代码、解决数学问题以及根据用户需求执行分类或生成任务。此外，最近还扩展到了多模态变体，如大型

原文链接：大模型如何用因果性？最新《大型语言模型与因果推断在协作中的应用》全面综述

联系作者

文章来源：人工智能学家
作者微信：AItists
作者简介：致力成为权威的人工智能科技媒体和前沿科技研究机构