主要观点总结
本文主要介绍了哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心在ACL 2024会议上发表的论文《Causal-Guided Active Learning for Debiasing Large Language Models》荣获ACL 2024杰出论文奖的情况。该论文提出了一种基于因果不变性理论的模型自动去偏方法，旨在设计一种不损失生成式LLM通用性且不依赖于人类先验知识的去偏方法。
关键观点总结
关键观点1: 论文荣获ACL 2024杰出论文奖
哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心在ACL 2024会议上发表的论文《Causal-Guided Active Learning for Debiasing Large Language Models》表现出色，荣获了ACL 2024杰出论文奖。
关键观点2: 介绍论文的主要内容和动机
论文旨在设计一种不损失生成式LLM通用性且不依赖于人类先验知识的模型自动去偏方法。基于因果不变性理论，从数据集中自动识别出具有偏见信息的有偏数据，并利用LLM归纳出可解释的偏见模式。
关键观点3: 阐述论文采用的方法和取得的成果
通过情境学习方法利用之前识别出的有偏数据和归纳出的偏见模式对LLM进行去偏。该工作证明了因果不变性理论在识别有偏数据和归纳偏见模式方面的有效性，同时也表明事理图谱可以弥补大模型在因果方面的缺陷。
关键观点4: 论文的影响和开源情况
这篇论文强调了因果在大模型时代的重要性，其方法和成果对于自然语言处理和计算语言学领域具有重要影响。论文的数据和代码已经开源，方便其他研究者进行进一步的研究和实验。
文章预览
ACL会议开始于1963年，在自然语言处理和计算语言学领域中是世界上影响力最大、最具活力的国际学术会议。通过ACL评奖委员会的评审，哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）发表于ACL 2024的论文Causal-Guided Active Learning for
Debiasing Large Language Models荣获ACL 2024杰出论文奖，作者有孙洲浩博士生，杜理博士，丁效教授（通讯作者），马翊轩博士生，赵阳博士生，邱凯涛本科生，刘挺教授，秦兵教授。 图1 ACL Outstanding Paper Award 证书 论文介绍 图2 因果指导的主动学习方法 方法动机 前人的模型去偏方法要么依赖于人类的先验知识，要么是针对判别式模型设计，当应用于生成式LLM时会损伤LLM的通用性。因此，本文旨在设计一种不损失生成式LLM通用性且不依赖于人类先验知识的模型自动去偏方法。具体地，首先基于因果不变性理论从数据集中
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