发布 CausalGym 数据集, 应用在 机器学习、因果推断 领域

本次发布的数据集 CausalGym, 该数据集名为CausalGym，旨在研究Transformer模型中的因果效应特征，重点关注特征表示随规模和训练数据量的变化。数据集包含控制任务，这些任务用任意标记替换原始标签，同时保留类别划分，以研究选择性和赔率比。每个任务的规模为训练400个示例，评估100个示例。其中一项任务为性别一致性任务，还有其他类型的任务。

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