論文の概要: Efficient Causal Graph Discovery Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01207v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 08:25:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 16:27:54.389422
• Title: Efficient Causal Graph Discovery Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた効率的な因果グラフ発見
• Authors: Thomas Jiralerspong, Xiaoyin Chen, Yash More, Vedant Shah, Yoshua Bengio
• Abstract要約: 提案するフレームワークはBFS (Broadth-first Search) アプローチを用いており,クエリの線形数のみを使用することができる。 提案フレームワークは,時間とデータ効率の向上に加えて,様々なサイズの実世界の因果グラフに対して,最先端の結果を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.83684424508066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel framework that leverages LLMs for full causal graph discovery. While previous LLM-based methods have used a pairwise query approach, this requires a quadratic number of queries which quickly becomes impractical for larger causal graphs. In contrast, the proposed framework uses a breadth-first search (BFS) approach which allows it to use only a linear number of queries. We also show that the proposed method can easily incorporate observational data when available, to improve performance. In addition to being more time and data-efficient, the proposed framework achieves state-of-the-art results on real-world causal graphs of varying sizes. The results demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method in discovering causal relationships, showcasing its potential for broad applicability in causal graph discovery tasks across different domains.
• Abstract（参考訳）: 完全な因果グラフ発見にLLMを利用する新しいフレームワークを提案する。 従来のLCMベースの手法ではペアワイズクエリ方式が用いられてきたが、より大規模な因果グラフではすぐに非現実的になるようなクエリの二次的な数を必要とする。 対照的に、提案フレームワークは、線形数のクエリしか使用できないような、幅優先探索(BFS)アプローチを採用している。 また,提案手法は観測データを容易に組み込むことができ,性能を向上できることを示す。 提案フレームワークは,時間とデータ効率の向上に加えて,様々なサイズの実世界の因果グラフに対して,最先端の結果が得られる。 その結果,提案手法の因果関係の発見における有効性と有効性を示し,各領域にまたがる因果グラフ発見タスクに適用可能性を示した。

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