大型语言模型与协作中的因果推断：综合调查
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。因果推断在捕捉变量之间的因果关系方面显示出在增强自然语言处理模型的预测准确性、公平性、鲁棒性和解释性方面的潜力。生成大型语言模型在通过其先进的推理能力显著影响各种自然语言处理领域的同时，这篇综述从因果的角度对生成大型语言模型进行评估和改进，从而理解和提高生成大型语言模型的推理能力，解决公平性和安全性问题，提供解释支持，并处理多模态数据。与此同时，生成大型语言模型强大的推理能力可以推动因果推断...
本文调查了LLM在因果发现任务中的应用，回顾了现有的LLM利用方法，并强调了其在推断因果结构中的创新使用。分析揭示了LLM的优势和潜力，同时也揭示了挑战和限制。未来研究方向旨在发挥LLM在因果研究中的全部潜力。
