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因果图到大型语言模型：评估大型语言模型对因果查询的能力
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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
- 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。
- 研究发现大型语言模型在因果推理中的应用不足。
- 尽管这些模型有潜力，但对编码的敏感性很高。
- 可靠模型如GPT-4和Gemini-1.5的表现差异可达60%。
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