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

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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 ………………………………