論文の概要: Can large language models build causal graphs?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05279v2
• Date: Fri, 23 Feb 2024 14:40:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 18:35:25.213109
• Title: Can large language models build causal graphs?
• Title（参考訳）: 大きな言語モデルは因果グラフを構築することができるか?
• Authors: Stephanie Long, Tibor Schuster, Alexandre Pich\'e
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は因果グラフの構築プロセスを容易にする機会である。 LLMは、ユーザが使用する単語、コンテキスト、およびプロンプトの選定に脆弱であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.74910640970968
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building causal graphs can be a laborious process. To ensure all relevant causal pathways have been captured, researchers often have to discuss with clinicians and experts while also reviewing extensive relevant medical literature. By encoding common and medical knowledge, large language models (LLMs) represent an opportunity to ease this process by automatically scoring edges (i.e., connections between two variables) in potential graphs. LLMs however have been shown to be brittle to the choice of probing words, context, and prompts that the user employs. In this work, we evaluate if LLMs can be a useful tool in complementing causal graph development.
• Abstract（参考訳）: 因果グラフの構築は、面倒なプロセスである。 すべての因果経路を確実に把握するために、研究者はしばしば臨床医や専門家と議論し、関連する医学文献をレビューする必要がある。 共通知識と医学知識をエンコードすることで、大きな言語モデル(llm)は、潜在的なグラフでエッジ(つまり2つの変数間の接続)を自動的にスコアリングすることで、このプロセスを緩和する機会を表している。 しかし、LLMは、ユーザーが使用する単語、文脈、およびプロンプトの選択に弱いことが示されている。 本研究では,LLMが因果グラフ開発を補完する有用なツールであるかどうかを評価する。

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