大型语言模型擅长因果推理吗？与 Robert Osazuwa Ness 对话 - #638

这个来自 Practical AI 的播客节目深入探讨了大型语言模型 (LLM) 在因果推理方面的能力。讨论围绕评估 GPT-3、3.5 和 4 等模型展开，重点介绍了它们在回答因果问题方面的局限性。嘉宾 Robert Osazuwa Ness 强调，为了进行准确的因果分析，需要访问模型权重、训练数据和架构。该节目还涉及了因果关系中泛化的挑战、归纳偏见的重要性以及因果因素在决策中的作用。重点是了解 LLM 在这个复杂领域的现状和未来潜力。

• •LLM，如 GPT 模型，被评估其因果推理能力。
• •当前的 LLM 在回答特定因果问题方面的能力存在局限性。
• •访问模型细节（权重、数据、架构）对于改进至关重要。