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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作中的應用》全面綜述
關鍵字：因果,推斷,模型,報告,能力
文章來源：人工智能學家
內容字數：6411字

內容摘要：

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系來實現這一點。生成式大型語言模型（LLMs）的出現顯著影響了各種NLP領域，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，以及處理多模態問題。同時，LLMs的強大推理能力反過來也可以通過幫助發現因果關系和估計因果效應來促進因果推斷領域的發展。本文探討了因果推斷框架與LLMs之間的相互作用，從兩個角度強調它們共同的潛力，以進一步發展更高級和更公平的人工智能系統。
https://www.zhuanzhi.ai/paper/a6cd1586ee23edc1bc238d9cfa310439
近年來，大型語言模型（LLMs）在一系列關鍵任務中展現出了非凡的多功能性。LLM擅長的任務包括文案創作、用其獨特的風格和聲音增強原始句子、響應知識庫查詢、生成代碼、解決數學問題以及根據用戶需求執行分類或生成任務。此外，最近還擴展到了多模態變體，如大型

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作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構