論文の概要: Is Knowledge All Large Language Models Needed for Causal Reasoning?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00139v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 07:12:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 03:45:21.304872
• Title: Is Knowledge All Large Language Models Needed for Causal Reasoning?
• Title（参考訳）: 因果推論に必要なすべての大規模言語モデルについて
• Authors: Hengrui Cai, Shengjie Liu, Rui Song,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の因果推論について,人工知能の進化における解釈可能性と信頼性を高めるために検討する。 本稿では,do-operativesを利用した新たな因果帰属モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.476877330365664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores the causal reasoning of large language models (LLMs) to enhance their interpretability and reliability in advancing artificial intelligence. Despite the proficiency of LLMs in a range of tasks, their potential for understanding causality requires further exploration. We propose a novel causal attribution model that utilizes ``do-operators" for constructing counterfactual scenarios, allowing us to systematically quantify the influence of input numerical data and LLMs' pre-existing knowledge on their causal reasoning processes. Our newly developed experimental setup assesses LLMs' reliance on contextual information and inherent knowledge across various domains. Our evaluation reveals that LLMs' causal reasoning ability mainly depends on the context and domain-specific knowledge provided. In the absence of such knowledge, LLMs can still maintain a degree of causal reasoning using the available numerical data, albeit with limitations in the calculations. This motivates the proposed fine-tuned LLM for pairwise causal discovery, effectively leveraging both knowledge and numerical information.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の因果推論について,人工知能の進化における解釈可能性と信頼性を高めるために検討する。 様々なタスクにおけるLLMの習熟度にもかかわらず、因果関係を理解するにはさらなる探索が必要である。 本稿では,「do-operators」を用いた因果帰属モデルを提案し,その因果帰属過程における入力数値データとLLMの既存知識の影響を体系的に定量化する。 筆者らが新たに開発した実験装置は,LLMがコンテキスト情報や各領域の固有知識に依存していることを評価する。 評価の結果、LLMの因果推論能力は、主に提供されたコンテキストやドメイン固有の知識に依存していることが明らかとなった。 このような知識がなければ、LLMは計算に制限があるにもかかわらず、利用可能な数値データを用いて因果推論の程度を維持することができる。 このことは、2つの因果発見のための微調整LDMの提案を動機付け、知識と数値情報の両方を効果的に活用する。

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