MAIB课程第15期: 语言模型中的因果追踪

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MAIB课程第15期: 语言模型中的因果追踪

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https://ai2healthcare.github.io/news/20 ... miao_Xiong

Speaker: Dr. Momiao Xiong @Houston, Texas

MAIB课程第15期: 语言模型中的因果追踪

Date:10:00pm US East time, 05/20/2023

Date:10:00am Beijing time, 05/21/2023

Zoom ID:933 1613 9423

Zoom PWD:416262

Zoom: https://uwmadison.zoom.us/meeting/regis ... lnGn06TP2E

详情:https://ai2healthcare.github.io

本系列-北美每周六-美国东部时间晚上10点-线上课程将围绕下面的topic进行展开:

相关背景: Background

基础模型的研究有两部分:一是予训练,二是予训练后进行推理。第二阶段不需要再用大数据进行训练。可以利用训练后的模型的结构和参数进行推理。这是大多数人在基础模型领域所做的研究。上次讲了统计推断,这次讲基础模型的因果分析。外面的文献不多,是我们大多数人的用武之地。

对于基础模型(pretrained models)的研究,可以分为两个阶段:予训练(pretraining)和予训练后的推理(inference)。在予训练阶段,使用大规模的数据进行训练,以学习模型的结构和参数。予训练后的模型可以作为通用语言模型,用于各种下游自然语言处理任务。

在推理阶段,不再需要使用大规模数据进行训练,而是利用予训练后的模型结构和参数进行推理。这意味着研究人员可以利用已经训练好的基础模型来进行进一步的分析和研究,而不需要重新进行训练。这对于大多数基础模型领域的研究人员来说是非常有用的,因为他们可以在已有模型的基础上进行探索和实验。

在基础模型的因果分析方面,相关的文献可能相对较少。因为尽管基础模型在自然语言处理任务中取得了显著的成果,但对于其内部决策过程和因果关系的解释还存在挑战。因此,研究人员可以在这个领域进行更多的工作,以探索基础模型的因果分析方法,帮助理解模型的行为和解释模型的输出。

经过大数据训练后的语言模型包含了极大的信息。这些信息都隐藏在有向图的变换器中,隐含在embedding中。利用已经训练好的语言模型追踪因果信息在语言推理中的运动,构建大型描述外部世界的因果网络,利用蛋白质语言模型和DNA语言模型开辟一条实现全基因组和多组合数据因果分析对于生物的基础研究,疾病的诊冶和药物的开发具有十分重要的理论和实际意义。

在语言模型中的因果知识图:这指的是在语言模型中使用知识图来表示实体或概念之间的因果关系。它通过将因果信息编码成图形的形式,使模型能够理解和推理出因果关系。

识别预测中的因果标记:在自然语言处理的背景下,这涉及识别文本中特定的标记或词语,这些标记指示因果关系。通过识别这些因果标记,模型能够更好地预测或理解给定语境中的因果关系。

在Transformer中构建因果信息流:这指的是修改Transformer架构(一种常用的神经网络模型),以包含显式的因果信息流。通过限制注意机制只允许从过去到现在的信息流,这些模型能够更好地捕捉时间依赖性和因果关系。

蛋白质语言模型中的因果追踪:这涉及分析和追踪专门设计用于理解蛋白质结构和相互作用的语言模型中的因果关系。通过识别因果联系,这些模型可以揭示特定蛋白质相互作用如何导致特定结果或功能。

用于因果推断的GAN:这涉及使用生成对抗网络(GAN)进行因果推断任务。GAN由生成器和判别器组成,可以用于学习因果关系并生成符合所需因果结构的样本。

遗传因果研究:这些研究是在遗传学和基因组学领域进行的,旨在调查基因变异与表型特征或疾病之间的因果关系。这些研究旨在确定对特定特征或疾病具有因果效应的基因变异,通常使用基因组关联研究(GWAS)或Mendelian随机化等方法。

人工智能中的因果推断:人工智能中的因果推断涉及开发从观察数据或实验数据中揭示因果关系的方法和算法。它旨在理解因果关
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Re: MAIB课程第15期: 语言模型中的因果追踪

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基础模型的因果分析是一个有潜力的研究领域,它可以帮助我们理解和解释数据中的因果关系。要在这个领域取得更大突破,以下是一些建议:

数据收集和标注:为了进行准确的因果分析,需要收集具有相关因果信息的高质量数据。这可能需要采用专门的研究设计和数据收集方法,并进行仔细的标注。

因果推断算法:开发新的因果推断算法是关键。这些算法应该能够处理复杂的数据结构和变量关系,并准确地估计因果效应。基于因果理论和统计学原理的方法可以提供强大的工具。

因果发现与因果解释:除了推断因果效应,还应探索因果关系的发现和解释。这可以通过模型的解释性增强、因果路径的识别以及因果图谱的构建来实现。这有助于深入理解数据背后的机制和关系。

领域知识的整合:将领域知识与因果分析相结合,有助于提高研究的准确性和实用性。通过结合专家知识、领域专业人员和实际问题的理解,可以制定更具有现实意义的因果假设和解释。

多领域合作:因果分析需要跨学科的合作。与统计学家、领域专家、数据科学家和机器学习研究者等不同领域的专家合作,可以促进知识的交流、方法的改进和跨领域的创新。

数据隐私和伦理问题:在进行因果分析时,应重视数据隐私和伦理问题。确保数据的安全性和保密性,并遵守适用的法律和伦理准则。

开放共享和复现性:为了推动领域的进展,研究者应该积极开放共享他们的数据、代码和方法。这有助于促进合作、验证研究结果和进一步的探索。

通过这些努力,基础模型的因果分析领域有望在未来10年取得更大的突破,并为我们提供更深入的数据洞察和因果推断能力。
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