Джейн Исследовательница Улучшение понимания причинно-следственных связей с помощью больших языковых моделей (Каузальный Python)

Улучшение понимания причинно-следственных связей с помощью больших языковых моделей подход Джейн Исследовательницы в Python.

Практическое руководство по улучшенному обнаружению причинности LLM, минимизирующее риски галлюцинаций (с кодом на Python)

“Мир – это все, что есть.”

Людвиг Витгенштейн – Tractatus Logico-Philosophicus (1922)

Ни один младенец не понимает природу движения при рождении.

Мы – люди – и многие другие неживотные приходим в этот мир, оборудованные системами, которые помогают нам узнать о среде, но в день нашего рождения мы не знаем много о самой среде¹.

• Как измерить успех вашей системы базирующейся на RAG LLM
• TimeGPT Первая фундаментальная модель для прогнозирования временных рядов
• Ваши визуализации в области науки о данных никогда не будут такими же – Plotly & Dash

Нам нужно учиться.

В этом отношении мы схожи с системами машинного обучения.

Ранние открытия в психологии и (прото)-нейронауке относительно обучения у людей и других неживотных стали вдохновением для создания искусственных систем, которые могут учиться на опыте.

Одной из самых успешных парадигм обучения, приведших к революции в машинном обучении в 2010-х годах, было обучение с учителем.

Нейронные сети, обученные под руководством, позволили нам продвинуться десятилетиями вперед в решении долго неразрешенных проблем, таких как классификация изображений или машинный перевод.

Люди и другие неживотные оборудованы обучающим аппаратом, который (концептуально², но не обязательно в терминах реализации) напоминает обучение с учителем³.

Однако существует также фундаментальная разница между тем, как младенцы и обучающиеся алгоритмы учатся.

Метание предметов (Но не против вас)

Вы когда-нибудь видели, как родитель пытается убедить своего ребенка перестать бросать игрушку? Некоторые родители склонны интерпретировать такое поведение как грубое, разрушительное или агрессивное, но у младенцев часто есть совершенно другой набор мотиваций (Molak, 2023).