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аналитика - Causal learning
パラメトリックモデルにおける因果関係に基づくドメイン適応と半教師あり学習の情報理論的分析
因果関係の方向性によって、ラベル付きソースデータと無ラベルターゲットデータの有用性が大きく異なる。因果学習では、ラベル分布が変わらない場合にのみソースデータが有効であり、無ラベルターゲットデータは有用ではない。一方、反因果学習では、無ラベルターゲットデータが常に有用であり、ラベル分布の変化に応じてソースデータの有用性が変わる。
환경 요인을 고려한 강건한 궤적 표현 학습: 인과 학습을 통한 환경 요인 분리
환경 요인으로 인한 혼란 요인을 제거하여 강건하고 일반화된 궤적 표현을 학습하는 것이 핵심 목표이다.
Comprehensive Benchmark for Evaluating Causal Learning Capabilities of Large Language Models
CausalBench is a comprehensive benchmark designed to thoroughly evaluate the causal learning capabilities of large language models (LLMs) across diverse datasets, tasks, and prompt formats.
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