近些年来，随着大规模训练的深度学习语言模型的崛起，越来越多的研究开始关注于语言模型在自然语言推理等任务中的表现。
但是，一个困扰了许多研究者们的问题是：大语言模型能否从相关性中推断出因果关系？
一篇最新的研究表明，当大语言模型被训练使用因果排序网络时，它们是有能力进行因果推断的。
该研究由 Comcast 和 University of Maryland 的研究人员合作开展，并在 Arxiv 仓库上发布。
该论文中，研究人员介绍了他们如何使用因果排序网络来教授大语言模型进行因果推断。尤其是，他们使用了一种名为「正反蒙托卡罗」的新型因果推断引擎，该引擎可以帮助确定大语言模型的潜在因果性。
在实验中，研究人员基于两个常用的数据集，进行了一系列实验。结果表明，当大语言模型使用因果排序网络时，它们的因果推断能力显着提高。
此外，该论文还提到了一些现有技术所存在的限制，以及可能的未来研究方向。
总之，这项研究为大语言模型在因果推断方面的应用提供了新思路和新方法。虽然这只是一个初步探索，但它为我们展示了建立更加严谨的大语言模型的可能性。
如果您对此领域感兴趣，不妨深入了解一下，并跟随研究人员的脚步，为未来的研究做出更大的贡献。
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