使用 GPT-4 指导因果机器学习

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文章探讨了大型语言模型（ LLM ），特别是 GPT-4 ，在识别因果关系方面的潜力。研究人员在极端受限的条件下评估了 GPT-4 的能力，即仅依靠变量标签而没有额外的上下文信息来推断因果关系。结果显示，参与者认为 GPT-4 生成的因果图最为准确，其次是领域专家构建的知识图谱，而传统的因果机器学习方法则表现较差。研究还指出，传统的因果机器学习方法往往会生成违反常识的因果图，影响了人们对这些模型的信任。然而，当将 GPT-4 与因果机器学习方法结合使用时，可以显著提高从真实数据中学习到的因果结构的质量，使其更接近领域专家的意见。这项研究强调了即使 GPT-4 并非专为因果推理设计，但其在改善因果机器学习过程中的潜在价值。 1 因果关系识别 GPT-4 在因果关系识别方面展现了令人印象深刻的能力。尽管它并非专门设计用于因果推 ………………………………