因果推断（Causal Inference）是一种统计学和机器学习方法，旨在识别变量间的因果关系而非仅仅相关关系，它通过实验设计或观察数据来估计干预对结果的影响，从而提升模型的可解释性和决策可靠性。在人工智能领域，因果推断帮助系统理解“为什么”发生事件，避免偏见，为预测提供更坚实的理论基础。
大型语言模型（LLM, Large Language Models）是基于Transformer架构的深度学习模型，通过海量文本数据训练获得强大的自然语言理解和生成能力，如GPT系列模型。它们能够处理复杂语言任务，但通常缺乏对因果机制的深层洞察，主要依赖模式匹配而非因果推理。
在AI产品开发实际落地中，因果推断与LLM的结合正推动创新：例如，在推荐系统中，LLM生成个性化内容，而因果推断分析用户行为原因以优化公正性；在医疗诊断产品中，LLM解析病历文本，因果推断评估治疗方案有效性。这种融合能提升产品可靠性和商业价值，推荐延伸阅读Judea Pearl的《The Book of Why》以深化理解。
免费资料
请填写下表，我们将免费为您寄送考试大纲和课程学习资料（电子版）。