Großsprachige Sprachmodelle und kausale Schlussfolgerung in der Zusammenarbeit: Eine umfassende Übersicht
Kausale Schlussfolgerung hat großes Potenzial, die Vorhersagegenauigkeit, Fairness, Robustheit und Erklärbarkeit von Sprachverarbeitungsmodellen zu verbessern, indem kausale Beziehungen zwischen Variablen erfasst werden. Die Entwicklung großer generativer Sprachmodelle hat verschiedene Bereiche der Sprachverarbeitung erheblich beeinflusst, insbesondere durch ihre fortgeschrittenen Reasoning-Fähigkeiten. Diese Übersicht konzentriert sich darauf, wie kausale Methoden genutzt werden können, um große Sprachmodelle zu verbessern und wie große Sprachmodelle wiederum die Grenzen der kausalen Schlussfolgerung erweitern können.
Großsprachige Sprachmodelle und kausale Schlussfolgerung in der Zusammenarbeit: Eine umfassende Übersicht
Großsprachige Sprachmodelle (LLMs) haben bemerkenswerte Fähigkeiten in verschiedenen Aufgaben gezeigt. Kausale Schlussfolgerung bietet großes Potenzial, um die Vorhersagegenauigkeit, Fairness, Robustheit und Erklärbarkeit von LLMs zu verbessern, indem kausale Beziehungen zwischen Variablen erfasst werden. Diese Übersicht untersucht, wie kausale Methoden LLMs in Bereichen wie Vernunftfähigkeit, Fairness, Sicherheit, Erklärbarkeit und Multimodalität verbessern können. Gleichzeitig können die starken Schlussfolgerungsfähigkeiten von LLMs auch zur Weiterentwicklung der kausalen Schlussfolgerung beitragen, indem sie bei der Entdeckung kausaler Beziehungen und der Schätzung kausaler Effekte helfen.
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