【资料图】

图片一 推理中的机器

微软的研究人员对大语言模型的因果推断能力进行了充分探索。自然语言本身一部分内容与自然因果关系就有着紧密的联系。研究人员发现，在给定恰当的提示词后，大语言模型在因果发现，效果推断，归因，判断等任务上取得了巨大的成功。[1]由于大多数人其实都不能很清晰地判断因果关系，这已经意味着大语言模型在因果推断领域超过了人类水平。

研究中还发现提示词对于最终结果有着很大的影响。[1]尽管大众有偏见地认为提示词工程内容没有太多含金量，但是提示工程背后还是隐藏着大量未被了解的内容，这些本身可能和语言模型的泛化能力还有语言心理学有着密切的关系。

参考文献：

[1] Kıcıman E, Ness R, Sharma A, et al. Causal Reasoning and Large Language Models: Opening a New Frontier for Causality[J]. arXiv preprint arXiv:2305.00050, 2023.https://arxiv.org/pdf/2305.00050.pdf

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首次公开时间2023年5月3日AI贡献：stable diffusion 2.1生成推理中的机器人

编辑：刘仕琪

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