論文の概要: Cause and Effect: Can Large Language Models Truly Understand Causality?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18139v2
• Date: Mon, 15 Apr 2024 22:42:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 22:56:09.918736
• Title: Cause and Effect: Can Large Language Models Truly Understand Causality?
• Title（参考訳）: 原因と影響: 大規模言語モデルは因果性を完全に理解できるか?
• Authors: Swagata Ashwani, Kshiteesh Hegde, Nishith Reddy Mannuru, Mayank Jindal, Dushyant Singh Sengar, Krishna Chaitanya Rao Kathala, Dishant Banga, Vinija Jain, 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）: 1.2334534968968969
• 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。 現在の手法では、明示的あるいは暗黙的な因果推論のいずれかを用いるが、より効果的に幅広い因果関係に取り組むために、両者を組み合わせて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。 反事実的な文は、シナリオによって引き起こされないことの明示的な知識を付加する。 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、私たちのコードに付随する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します。

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