論文の概要: Cause and Effect: Can Large Language Models Truly Understand Causality?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18139v1
- Date: Wed, 28 Feb 2024 08:02:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 15:57:16.524979
- Title: Cause and Effect: Can Large Language Models Truly Understand Causality?
- Title(参考訳): 原因と効果: 大きな言語モデルは真に因果性を理解できるか?
- Authors: Swagata Ashwani, Kshiteesh Hegde, Nishith Reddy Mannuru, Mayank
Jindal, Dushyant Singh Sengar, Krishna Chaitanya Rao Kathala, Dishant Banga,
Vinija Jain and Aman Chadha
- Abstract要約: 本研究では,CARE CA(Content Aware Reasoning Enhancement with Counterfactual Analysis)フレームワークという新しいアーキテクチャを提案する。
提案するフレームワークには,ConceptNetと反ファクト文を備えた明示的な因果検出モジュールと,大規模言語モデルによる暗黙的な因果検出が組み込まれている。
ConceptNetの知識は、因果的発見、因果的識別、反事実的推論といった複数の因果的推論タスクのパフォーマンスを向上させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.2798386044751477
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the rise of Large Language Models(LLMs), it has become crucial to
understand their capabilities and limitations in deciphering and explaining the
complex web of causal relationships that language entails. Current methods use
either explicit or implicit causal reasoning, yet there is a strong need for a
unified approach combining both to tackle a wide array of causal relationships
more effectively. This research proposes a novel architecture called Context
Aware Reasoning Enhancement with Counterfactual Analysis(CARE CA) framework to
enhance causal reasoning and explainability. The proposed framework
incorporates an explicit causal detection module with ConceptNet and
counterfactual statements, as well as implicit causal detection through LLMs.
Our framework goes one step further with a layer of counterfactual explanations
to accentuate LLMs understanding of causality. The knowledge from ConceptNet
enhances the performance of multiple causal reasoning tasks such as causal
discovery, causal identification and counterfactual reasoning. The
counterfactual sentences add explicit knowledge of the not caused by scenarios.
By combining these powerful modules, our model aims to provide a deeper
understanding of causal relationships, enabling enhanced interpretability.
Evaluation of benchmark datasets shows improved performance across all metrics,
such as accuracy, precision, recall, and F1 scores. We also introduce
CausalNet, a new dataset accompanied by our code, to facilitate further
research in this domain.
- Abstract(参考訳): LLM(Large Language Models)の台頭により、言語が持つ複雑な因果関係のウェブを解読し、説明する際に、その能力と限界を理解することが重要になった。
現在のメソッドでは明示的あるいは暗黙的因果推論が使用されているが、より効果的な因果関係の配列に取り組むために両方を結合した統一的なアプローチが必要である。
本研究は、因果推論と説明可能性を高めるために、CARE CA(Context Aware Reasoning Enhancement with Counterfactual Analysis)フレームワークと呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。
提案フレームワークは,ConceptNetと反ファクトステートメントを備えた明示的な因果検出モジュールと,LLMによる暗黙的な因果検出を備える。
我々の枠組みはさらに一歩前進し、LCMの因果性理解をアクセントする反ファクト的説明の層が生まれている。
conceptnetの知識は、因果発見、因果同定、反事実推論といった複数の因果推論タスクのパフォーマンスを高める。
反事実文はシナリオによって引き起こされる not の明示的な知識を与える。
これらの強力なモジュールを組み合わせることで,因果関係をより深く理解し,解釈可能性を高めることを目的としている。
ベンチマークデータセットの評価では、正確性、精度、リコール、F1スコアなど、すべてのメトリクスのパフォーマンスが改善されている。
また、コードを伴う新しいデータセットであるCausalNetを導入し、この領域におけるさらなる研究を促進する。
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