【源头活水】ACL2024 Outstanding Paper：因果指导的主动学习方法：助力大语言模型自动识别并去除偏见

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“ 问 渠 那 得 清 如 许 ， 为 有 源 头 活 水 来 ” ， 通 过 前 沿 领 域 知 识 的 学 习 ， 从 其 他 研 究 领 域 得 到 启 发 ， 对 研 究 问 题 的 本 质 有 更 清 晰 的 认 识 和 理 解 ， 是 自 我 提 高 的 不 竭 源 泉 。 为 此 ， 我 们 特 别 精 选 论 文 阅 读 笔 记 ， 开 辟 “ 源 头 活 水 ” 专 栏 ， 帮 助 你 广 泛 而 深 入 的 阅 读 科 研 文 献 ， 敬 请 关 注！ 概述 尽管大语言模型（LLMs）展现出了非常强大的能力，但它们仍然面临与各种偏见相关的挑战。传统的自动去偏见方法主要针对判别式模型，在应对生成式LLMs固有的复杂偏见方面存在困难。为了解决这些局限性，作者设计了因果指导的主动学习方法来自动自主地识别LLMs的偏见模式并减轻LLMs的偏见。具体来说，首先通过因果不变理论揭示了语义信息和偏见信息的本质区别，然后据此自动识 ………………………………