論文の概要: Evaluating Interventional Reasoning Capabilities of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05545v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 14:15:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 14:05:34.631860
• Title: Evaluating Interventional Reasoning Capabilities of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのインターベンショナル推論能力の評価
• Authors: Tejas Kasetty, Divyat Mahajan, Gintare Karolina Dziugaite, Alexandre Drouin, Dhanya Sridhar,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、システムの異なる部分への介入の下で因果効果を推定することができる。 LLMが介入に応じてデータ生成プロセスの知識を正確に更新できるかどうかを実証分析して評価する。 我々は、様々な因果グラフ(例えば、コンバウンディング、仲介)と変数タイプにまたがるベンチマークを作成し、介入に基づく推論の研究を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.52919374786108
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Numerous decision-making tasks require estimating causal effects under interventions on different parts of a system. As practitioners consider using large language models (LLMs) to automate decisions, studying their causal reasoning capabilities becomes crucial. A recent line of work evaluates LLMs ability to retrieve commonsense causal facts, but these evaluations do not sufficiently assess how LLMs reason about interventions. Motivated by the role that interventions play in causal inference, in this paper, we conduct empirical analyses to evaluate whether LLMs can accurately update their knowledge of a data-generating process in response to an intervention. We create benchmarks that span diverse causal graphs (e.g., confounding, mediation) and variable types, and enable a study of intervention-based reasoning. These benchmarks allow us to isolate the ability of LLMs to accurately predict changes resulting from their ability to memorize facts or find other shortcuts. Our analysis on four LLMs highlights that while GPT- 4 models show promising accuracy at predicting the intervention effects, they remain sensitive to distracting factors in the prompts.
• Abstract（参考訳）: 多くの意思決定タスクは、システムの異なる部分への介入の下で因果効果を推定する必要がある。 実践者が意思決定を自動化するために大きな言語モデル(LLM)を使うことを考えると、因果推論能力の研究が重要になる。 最近の研究の行は、LLMがコモンセンス因果事実を検索する能力を評価するが、これらの評価は、LLMが介入にどう影響するかを十分に評価していない。 本稿では、介入が因果推論に果たす役割に感銘を受け、LLMが介入に応じてデータ生成プロセスの知識を正確に更新できるかどうかを実証分析する。 我々は、様々な因果グラフ(例えば、コンバウンディング、仲介)と変数タイプにまたがるベンチマークを作成し、介入に基づく推論の研究を可能にする。 これらのベンチマークにより、LLMが事実を記憶したり、他のショートカットを見つけたりすることで、変化を正確に予測する能力を切り離すことができます。 GPT-4モデルは介入効果を予測する上で有望な精度を示すが,これらの要因に敏感である。

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