論文の概要: Integrating Large Language Models in Causal Discovery: A Statistical Causal Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01454v5
• Date: Sun, 11 May 2025 11:11:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 14:13:11.962977
• Title: Integrating Large Language Models in Causal Discovery: A Statistical Causal Approach
• Title（参考訳）: 因果発見における大規模言語モデルの統合:統計的因果的アプローチ
• Authors: Masayuki Takayama, Tadahisa Okuda, Thong Pham, Tatsuyoshi Ikenoue, Shingo Fukuma, Shohei Shimizu, Akiyoshi Sannai,
• Abstract要約: 本稿では,大言語モデル (LLM) と大言語モデル (LLM) を用いた知識ベース因果推論 (KBCI) を用いた因果推論の新しい手法を提案する。 LLM-KBCI と LLM-KBCI を併用した SCD の結果は, 先行知識のない SCD の結果よりも, 基礎的真理に近づいたことが明らかとなった。 医療などの重要な領域にまたがる本提案手法の実用化に向けて, 限界, 臨界誤差のリスク, LLMに関する技術改善の期待, 結果のエキスパートチェックの現実的な統合などについても, 徹底的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.587032475324664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In practical statistical causal discovery (SCD), embedding domain expert knowledge as constraints into the algorithm is important for reasonable causal models reflecting the broad knowledge of domain experts, despite the challenges in the systematic acquisition of background knowledge. To overcome these challenges, this paper proposes a novel method for causal inference, in which SCD and knowledge-based causal inference (KBCI) with a large language model (LLM) are synthesized through ``statistical causal prompting (SCP)'' for LLMs and prior knowledge augmentation for SCD. The experiments in this work have revealed that the results of LLM-KBCI and SCD augmented with LLM-KBCI approach the ground truths, more than the SCD result without prior knowledge. These experiments have also revealed that the SCD result can be further improved if the LLM undergoes SCP. Furthermore, with an unpublished real-world dataset, we have demonstrated that the background knowledge provided by the LLM can improve the SCD on this dataset, even if this dataset has never been included in the training data of the LLM. For future practical application of this proposed method across important domains such as healthcare, we also thoroughly discuss the limitations, risks of critical errors, expected improvement of techniques around LLMs, and realistic integration of expert checks of the results into this automatic process, with SCP simulations under various conditions both in successful and failure scenarios. The careful and appropriate application of the proposed approach in this work, with improvement and customization for each domain, can thus address challenges such as dataset biases and limitations, illustrating the potential of LLMs to improve data-driven causal inference across diverse scientific domains. The code used in this work is publicly available at: www.github.com/mas-takayama/LLM-and-SCD
• Abstract（参考訳）: 実用的な統計的因果探索(SCD)では、背景知識の体系的な獲得が困難であるにもかかわらず、領域の専門家の幅広い知識を反映した合理的因果モデルにおいて、アルゴリズムに制約としてドメイン専門家の知識を埋め込むことが重要である。 これらの課題を克服するために,LLMの「統計的因果推論(SCP)」とSCDの事前知識増強により,大きな言語モデル(LLM)を持つSCDと知識ベース因果推論(KBCI)を合成する,因果推論の新しい手法を提案する。 本研究により, LLM-KBCI と LLM-KBCI を併用した SCD の結果が, 先行知識のない SCD の結果よりも, 基礎的真理に近づくことが明らかとなった。 これらの実験により、LCMがSCPを実施すれば、SCDの結果をさらに改善できることが明らかとなった。 さらに, 実世界のデータセットを公開せずに, LLMが提供する背景知識が, LLMのトレーニングデータに含まれていない場合でも, このデータセット上でSCDを改善することを実証した。 医療などの重要な領域にまたがる本提案手法の実用化に向けて, 限界, 臨界誤差のリスク, LLM に関する技術改善の期待, 結果の現実的な検証を, 成功シナリオと失敗シナリオの両方の条件下で, SCP シミュレーションを用いて検討する。 この研究における提案手法の慎重かつ適切な適用は、各領域の改善とカスタマイズによって、データセットバイアスや制限といった課題に対処し、さまざまな科学領域にわたるデータ駆動因果推論を改善するLLMの可能性を示すことができる。 この作業で使用されるコードは、www.github.com/mas-takayama/LLM-and-SCDで公開されている。

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