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From Causal Graphs to Large Language Models: Evaluating the Ability of Large Language Models in Causal Queries
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内容提要
本研究提出CausalGraph2LLM基准，用于评估大型语言模型在因果推理中的能力。结果显示，尽管这些模型有潜力，但对编码的敏感性很高，像GPT-4和Gemini-1.5的表现差异可达60%。
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关键要点
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本研究提出CausalGraph2LLM基准，用于评估大型语言模型在因果推理中的能力。
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研究发现大型语言模型在因果推理中的应用不足。
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尽管这些模型有潜力，但对编码的敏感性很高。
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可靠模型如GPT-4和Gemini-1.5的表现差异可达60%。
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