LLMは因果推論が得意か？ Robert Osazuwa Ness氏との対談 - #638

このPractical AIのポッドキャストエピソードでは、因果推論における大規模言語モデル（LLM）の能力について掘り下げています。 GPT-3、3.5、4などのモデルの評価を中心に、因果関係に関する質問への回答における限界が強調されています。ゲストのRobert Osazuwa Ness氏は、正確な因果分析のために、モデルの重み、トレーニングデータ、およびアーキテクチャへのアクセスが必要であると強調しています。エピソードでは、因果関係における一般化の課題、帰納的バイアスの重要性、および意思決定プロセスにおける因果的要因の役割についても触れています。焦点は、この複雑な分野におけるLLMの現状と将来の可能性を理解することにあります。

• •GPTモデルなどのLLMは、因果推論能力について評価されています。
• •現在のLLMが特定の因果関係に関する質問に答える能力には限界があります。
• •改善のためには、モデルの詳細（重み、データ、アーキテクチャ）へのアクセスが不可欠です。