Centrala begrepp
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.
Sammanfattning
Diese Übersicht untersucht die Wechselwirkung zwischen kausaler Schlussfolgerung und großen Sprachmodellen aus beiden Perspektiven.
Im ersten Teil werden verschiedene Anwendungen kausaler Methoden für große Sprachmodelle diskutiert:
- Verständnis und Verbesserung der Reasoning-Kapazität großer Sprachmodelle
- Adressierung von Fairness- und Sicherheitsproblemen in großen Sprachmodellen
- Ergänzung großer Sprachmodelle um Erklärungen
- Handhabung von Multimodalität
Im zweiten Teil wird erläutert, wie große Sprachmodelle die Grenzen der kausalen Schlussfolgerung erweitern können:
- Behandlung von Annahmen, Einschränkungen und Engpässen in der kausalen Schlussfolgerung
- Verbesserung der Schätzung von Behandlungseffekten
- Entdeckung kausaler Beziehungen
Abschließend werden mehrere zukünftige Forschungsrichtungen hervorgehoben.
Statistik
Keine relevanten Statistiken oder Kennzahlen extrahiert.
Citat
Keine relevanten Zitate extrahiert.