通过调查五种预训练语言模型在特殊条件下进行的逆向推理，发现这种逆向推理主要受到基于单词关联的影响，只有 GPT-3 能够展现对语言细微差别的敏感性。

May, 2023

本文提出了一种反事实的故事重写模型，用于通过改变故事的最小部分，使其与另一事件相容，并介绍了一种新的可用于评估该模型的数据集 TimeTravel。

Sep, 2019

本文通过使用反事实条件句，利用心理语言学实验和更大规模的数据集，对比了多种流行的预训练语言模型中的反事实预测，并发现大多数模型主要受简单的词汇线索驱动。当控制世界知识和词汇线索效应时，只有 GPT-3 在反事实细微差别的语言基础知识上显示出敏感性。

Dec, 2022

在机器学习中，理解分类器推荐或预测背后的推理对用户非常重要。然而，学习的模型通常太复杂，以至于人类难以理解。本文提出了一个通用框架，用于在文本领域生成反事实解释，这个框架是不限于模型、表示和领域的，并且可以随时使用。本文将任务建模为通过替换文本的各个部分来转换初始状态为分类文本的搜索问题，包括独立于领域的运算符，但也可以通过专门的运算符利用领域特定的知识。搜寻算法试图找到距离原始分类对象具有最小的基于单词级别的 Levenshtein 距离的互补类文本。

Nov, 2022

我们聚焦于多模态大型语言模型的反事实推理能力进行基准测试，并通过新收集的测试数据集评估了最新的视觉语言模型和代码生成 LLMs 的能力，发现目前存在较大的发展空间。

Oct, 2023

本文提出了 NeuroCounterfactuals 方法，通过松散的对比事实产生更大规模的编辑，从而使得生成的文本包含语言多样性，同时与原始文档相似，使得训练数据增强在情感分类方面取得了良好的效果。

Oct, 2022

基于现有多模态大型语言模型 (MLLMs) 在视觉问答评测方面的认知和推理能力，我们提出了一个新的 CFMM（Counterfactual MultiModal）基准测试，以系统评估 MLLMs 的反事实推理能力，发现现有 MLLMs 往往更加倾向于相信所见而忽视问题中提到的反事实前提，因此导致了不准确的回答，同时也表明现有 MLLMs 在逼近人类智能方面仍有较大提升空间，我们还探索了通过在未来提升 MLLMs 在 CFMM 上的表现来发展具备先进智能的 MLLMs 的潜在途径。

Apr, 2024

该研究旨在研究当前语言模型的抽象推理能力，提出一种基于 “反事实” 任务变体的评估框架，在一系列 11 项任务中观察到对反事实变体的表现，但表明当前语言模型的表现往往会严重且一致地降级，提示需要更加仔细地解释语言模型的表现。

Jul, 2023

提出了一种自动产生对立数据的方法，基于此数据增广训练集可以有效提高 NLP 模型的性能。

Jun, 2021

本文提出了一种基于深度神经网络的自然语言解释方法用于图像的分类，其中通过缺失证据来产生反事实解释，并提出了自动度量以分析所生成的反事实解释。

Jun, 2018