論文の概要: LLM4Causal: Democratized Causal Tools for Everyone via Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17122v4
• Date: Mon, 28 Oct 2024 05:38:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:19:50.264030
• Title: LLM4Causal: Democratized Causal Tools for Everyone via Large Language Model
• Title（参考訳）: LLM4Causal: 大規模言語モデルによる誰でも使える民主化された因果ツール
• Authors: Haitao Jiang, Lin Ge, Yuhe Gao, Jianian Wang, Rui Song,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、言語理解と一般的なトピックの推論で成功していることを示している。 LLMをLLM4Causalに微調整することで、因果タスクを識別し、対応する関数を実行し、ユーザのクエリと提供されたデータセットに基づいてその数値結果を解釈できる可能性を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.052058110182703
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown their success in language understanding and reasoning on general topics. However, their capability to perform inference based on user-specified structured data and knowledge in corpus-rare concepts, such as causal decision-making is still limited. In this work, we explore the possibility of fine-tuning an open-sourced LLM into LLM4Causal, which can identify the causal task, execute a corresponding function, and interpret its numerical results based on users' queries and the provided dataset. Meanwhile, we propose a data generation process for more controllable GPT prompting and present two instruction-tuning datasets: (1) Causal-Retrieval-Bench for causal problem identification and input parameter extraction for causal function calling and (2) Causal-Interpret-Bench for in-context causal interpretation. By conducting end-to-end evaluations and two ablation studies, we showed that LLM4Causal can deliver end-to-end solutions for causal problems and provide easy-to-understand answers, which significantly outperforms the baselines.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、言語理解と一般的なトピックの推論で成功していることを示している。 しかし, 因果決定などのコーパス・レア概念において, ユーザが指定した構造化データと知識に基づいて推論を行う能力は依然として限られている。 本研究では,LLM を LLM4Causal に微調整することで,因果的タスクを識別し,対応する関数を実行し,ユーザのクエリと提供されたデータセットに基づいてその数値結果を解釈できる可能性を検討する。 本稿では,(1)因果的問題識別のためのCausal-Retrieval-Bench,(2)因果的機能呼び出しのための入力パラメータ抽出,(2)文脈内因果的解釈のためのCausal-Interpret-Benchの2つの命令調整データセットについて,より制御可能なGPTのためのデータ生成プロセスを提案する。 エンドツーエンド評価と2つのアブレーション研究により,LLM4Causalは因果問題に対するエンドツーエンドのソリューションを提供し,理解し易い回答を提供し,ベースラインを著しく上回ることを示した。

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