論文の概要: Causal Reasoning and Large Language Models: Opening a New Frontier for
Causality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00050v1
- Date: Fri, 28 Apr 2023 19:00:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 17:26:43.599338
- Title: Causal Reasoning and Large Language Models: Opening a New Frontier for
Causality
- Title（参考訳）: 因果推論と大規模言語モデル: 因果関係の新しいフロンティアを開く
- Authors: Emre K{\i}c{\i}man and Robert Ness and Amit Sharma and Chenhao Tan
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、特に高度なシナリオにおいて、それらの推論を形式化し、検証し、伝達するために使用することができる。
LLMは、収集された知識を使用して因果グラフを生成したり、自然言語から背景因果コンテキストを識別したりといった、人間に制限される能力をもたらす。
我々は、従来の因果解析手法とともに、人間のドメイン知識のプロキシとして、そして因果解析を構築する際の人的労力を減らすために、LSMを使用することを想定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.00533107457377
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The causal capabilities of large language models (LLMs) is a matter of
significant debate, with critical implications for the use of LLMs in
societally impactful domains such as medicine, science, law, and policy. We
further our understanding of LLMs and their causal implications, considering
the distinctions between different types of causal reasoning tasks, as well as
the entangled threats of construct and measurement validity. LLM-based methods
establish new state-of-the-art accuracies on multiple causal benchmarks.
Algorithms based on GPT-3.5 and 4 outperform existing algorithms on a pairwise
causal discovery task (97%, 13 points gain), counterfactual reasoning task
(92%, 20 points gain), and actual causality (86% accuracy in determining
necessary and sufficient causes in vignettes). At the same time, LLMs exhibit
unpredictable failure modes and we provide some techniques to interpret their
robustness.
Crucially, LLMs perform these causal tasks while relying on sources of
knowledge and methods distinct from and complementary to non-LLM based
approaches. Specifically, LLMs bring capabilities so far understood to be
restricted to humans, such as using collected knowledge to generate causal
graphs or identifying background causal context from natural language. We
envision LLMs to be used alongside existing causal methods, as a proxy for
human domain knowledge and to reduce human effort in setting up a causal
analysis, one of the biggest impediments to the widespread adoption of causal
methods. We also see existing causal methods as promising tools for LLMs to
formalize, validate, and communicate their reasoning especially in high-stakes
scenarios.
In capturing common sense and domain knowledge about causal mechanisms and
supporting translation between natural language and formal methods, LLMs open
new frontiers for advancing the research, practice, and adoption of causality.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の因果的能力は、医学、科学、法学、政策といった社会的に影響力のある領域におけるLLMの使用に重要な意味を持つ重要な議論である。
我々は,LLMとその因果関係の理解を深め,異なるタイプの因果推論タスクの区別や,構造と測定の妥当性の絡み合った脅威を考慮する。
LLMに基づく手法は、複数の因果ベンチマーク上で新しい最先端の精度を確立する。
GPT-3.5と4に基づくアルゴリズムは、ペアワイズ因果発見タスク(97%、13ポイントゲイン)、反ファクト因果推論タスク(92%、20ポイントゲイン)、実際の因果性(86%の正確性)において、既存のアルゴリズムよりも優れている。
同時に、LLMは予測不可能な障害モードを示し、その堅牢性を理解するためのいくつかのテクニックを提供する。
重要なことは、LLMはこれらの因果的タスクを、LLMをベースとしないアプローチとは異なる知識や手法のソースに依存しながら実行する。
具体的には、LLMは、収集された知識を使用して因果グラフを生成したり、自然言語から背景因果コンテキストを識別したりといった、人間に限定された能力をもたらす。
我々は、従来の因果的手法とともに、人間のドメイン知識のプロキシとして、また、因果的手法の普及に最も大きな障害である因果的分析を構築する際の人的労力を減らすために、LSMを使用することを想定している。
また、既存の因果的手法は、特に高いシナリオにおいて、LSMが推論を形式化し、検証し、伝達するための有望なツールであると考えている。
因果的メカニズムに関する常識やドメイン知識を捉え、自然言語と形式的手法間の翻訳を支援することで、LLMは因果性の研究、実践、導入を促進するための新たなフロンティアを開拓する。
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