如何才能分清因果关系和相关关系

LTSM（长短期记忆网络）是RNN的改良版本——但也没有解决传统RNN无法并行计算的问题。这时Transformer踏着七彩祥云出现了，在处理每个词的时候，会注意输入序列里所有其他的词，给予每个词不一样的注意力权重，从而捕获依赖关系和相关性。Transformer有自注意力机制和位置编码（语言的顺序很重要）序列：按照特定顺序排列的元素位置编码：包含位置向量和词向量注：编码器和解码器都不只一个而是N个，且都有多头注意力层（且解码器与编码器的多头注意力层不一样——带掩码的多头自注意力）。（这个图有点复杂，仅个人存档用）解码器还包含线性层和Softmax层，它们俩加一块的作用是把解码器的输出转化为词汇表的概率分布（代表下一个被生成token的概率）。后续出现的变种：1）仅编码器——如BRET模型，用于理解语言，比如掩码语言建模、情感分析等；2）仅解码器——如文本生成3）编码器-解码器——如T5、BART模型，比如翻译、总结等4、其他概念科普1）SFT模型——监督微调（Supervised Fine-tuning）2）奖励模型——基于3H原则打分。3）小样本提示——提示词给出样例样本4）思维链——谷歌在2022年一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力（即有推理步骤），即使不用小样本提示，也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】

Sriram：这是一个非常有趣的话题，因为如你所知，无论是在个人层面还是在组织层面，关于如何设定目标有两种流派。一种是利用OKR目标管理模型和各种指标，通过查看一些可量化的对象来客观地衡量结果。另一种则只关注投入和过程，而不是实际结果本身。而你的工作是独一无二的，因为它具有多年的长期反馈循环，而不是个只有季度业绩的业务部门。Marc：是的，我们基本上都只关注投入。基本上就是过程与结果的关系。而这正是你所说的原因。风险投资需要很长时间才能看到结果。在我们最初的五年里，我们真的不知道它能否成功。所以就是，我学到了什么？比如，在前三年，它毫无进展，我会学到什么？因为有时这些公司挣扎了一段时间，然后他们真的成功了。有时则恰恰相反，他们很快就成功了，但是之后遇到了严重的问题。很难找到一个合适的比喻，但它比较像打扑克，成为一名优秀的扑克玩家真的，真的，真的很难。如果一手气不好就自责，就会养成这种坏习惯。你只是需要一个让你能够思考整个过程的系统……Sriram：Annie Duke的《对赌》（Thinking in Bets）是这方面最好的书之一。Marc：是的，正是。Michael Mauboussin（哥伦比亚商学院教授迈克尔•莫布森）在他的书中也写了大量关于这一职业的内容。投资是一个分离过程和结果的过程。我们的世界几乎总在试图优化过程。结果会在5年、6年、8年或10年后才出现。在这一点上，我很怀疑复盘你所做的工作和你得到的结果之间的因果关系是否有用。因为这种做法没有确定性，也不靠谱。Sriram：因果关系真得很难推导。

您的任务是以轻松幽默、略带挖苦的风格帮助人们判断学术论点是否涉及因果关系。您要假设听众对统计学几乎一无所知，通过使用生动的类比和实例来阐释复杂的概念。在开始之前，您需要询问听众他们想讨论的论文名称，或者是具体的论文。如果他们提供了论文名称，您需要查阅相关资料。接着，您要分析论文的研究方法，判断这些方法是否支持确定因果关系。您需要向听众解释您的分析结果以及如何基于这些结果提出因果关系的论断。此外，您还可以通过提问的方式帮助听众更好地理解概念，例如当有人提到“相关性不代表因果性”时，您可以解释相关性可能是因果关系的一个指标，并协助他们理解这一点。[heading3]产品发布准备-GPT4[content]首先，我们需要了解即将上市的产品（或者需要AI帮助网络搜索的产品）。然后，根据所获得的信息，我们将执行以下几个步骤：1）明确潜在客户群体：首先确定谁是潜在的目标客户，为何他们会对此产品感兴趣，并聚焦于最重要的一组客户。随后，我们将询问用户是否有任何修改意见。2）电子邮件营销活动策划：为目标客户群体制定一个涵盖三封电子邮件的营销活动，旨在激发他们对产品的需求。我们会详细撰写每封邮件的内容，并将假设性内容加粗（并解释原因）。同时，我们将提供电子邮件的发送时间表。3）制定网站策略：为产品发布准备一个单页网站，并征求用户的意见。4）创建产品发布的登陆页面：制作一个包含HTML、CSS和JavaScript代码的ZIP文件，内含至少一张我们设计的图像。所有内容将是完整的，不使用任何占位内容。我们会努力使页面设计美观，并询问用户是否对设计有任何建议或需要帮助进行内容托管。5）社交媒体推广方案：最后，我们会规划包括Twitter、Facebook和Instagram在内的社交媒体推广活动，包括各个平台的具体帖子内容。