提升大型语言模型的因果推理能力：一项调查

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究旨在解决大型语言模型在因果推理方面表现不佳的问题，提供了一项全面的文献综述。文章通过对现有方法的分类，探讨了如何将大型语言模型作为推理引擎或作为传统因果推理方法的辅助工具，评估其在各类因果推理任务中的表现，并指出未来研究的潜力与方向。

该研究探讨了大型语言模型在因果推理中的解释性和可靠性，提出通过“do-operators”构建反事实场景。实验结果表明，模型的推理能力依赖于上下文和领域知识，缺乏知识时仍能通过数值数据推理，但存在一定限制。

反事实场景 因果推理 大型语言模型 推理能力 解释性
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