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原標題：大模型如何用因果性？最新《大型語言模型與因果推斷在協(xié)作中的應(yīng)用》全面綜述
關(guān)鍵字：因果,推斷,模型,報告,能力
文章來源：人工智能學家
內(nèi)容字數(shù)：6411字

內(nèi)容摘要：

來源：專知
因果推斷在提高自然語言處理（NLP）模型的預(yù)測準確性、公平性、魯棒性和可解釋性方面顯示出潛力，它通過捕捉變量間的因果關(guān)系來實現(xiàn)這一點。生成式大型語言模型（LLMs）的出現(xiàn)顯著影響了各種NLP領(lǐng)域，特別是通過它們先進的推理能力。本綜述集中于從因果視角評估和改進LLMs，在以下幾個方面：理解和提升LLMs的推理能力，解決LLMs中的公平性和安全性問題，為LLMs提供解釋，以及處理多模態(tài)問題。同時，LLMs的強大推理能力反過來也可以通過幫助發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系和估計因果效應(yīng)來促進因果推斷領(lǐng)域的發(fā)展。本文探討了因果推斷框架與LLMs之間的相互作用，從兩個角度強調(diào)它們共同的潛力，以進一步發(fā)展更高級和更公平的人工智能系統(tǒng)。
https://www.zhuanzhi.ai/paper/a6cd1586ee23edc1bc238d9cfa310439
近年來，大型語言模型（LLMs）在一系列關(guān)鍵任務(wù)中展現(xiàn)出了非凡的多功能性。LLM擅長的任務(wù)包括文案創(chuàng)作、用其獨特的風格和聲音增強原始句子、響應(yīng)知識庫查詢、生成代碼、解決數(shù)學問題以及根據(jù)用戶需求執(zhí)行分類或生成任務(wù)。此外，最近還擴展到了多模態(tài)變體，如大型

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作者簡介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構(gòu)