論文の概要: ALCM: Autonomous LLM-Augmented Causal Discovery Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01744v1
- Date: Thu, 2 May 2024 21:27:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 14:24:53.188497
- Title: ALCM: Autonomous LLM-Augmented Causal Discovery Framework
- Title（参考訳）: ALCM: 自律型LLM拡張因果発見フレームワーク
- Authors: Elahe Khatibi, Mahyar Abbasian, Zhongqi Yang, Iman Azimi, Amir M. Rahmani,
- Abstract要約: 我々は、データ駆動因果探索アルゴリズムと大規模言語モデルとを相乗化するために、ALCM(Autonomous LLM-Augmented Causal Discovery Framework)という新しいフレームワークを導入する。
ALCMは、因果構造学習(英語版)、因果ラッパー(英語版)、LLM駆動因果リファクター(英語版)の3つの統合的な構成要素から構成される。
我々は、よく知られた7つのデータセットに2つのデモを実装することで、ALCMフレームワークを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1470800327528843
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To perform effective causal inference in high-dimensional datasets, initiating the process with causal discovery is imperative, wherein a causal graph is generated based on observational data. However, obtaining a complete and accurate causal graph poses a formidable challenge, recognized as an NP-hard problem. Recently, the advent of Large Language Models (LLMs) has ushered in a new era, indicating their emergent capabilities and widespread applicability in facilitating causal reasoning across diverse domains, such as medicine, finance, and science. The expansive knowledge base of LLMs holds the potential to elevate the field of causal reasoning by offering interpretability, making inferences, generalizability, and uncovering novel causal structures. In this paper, we introduce a new framework, named Autonomous LLM-Augmented Causal Discovery Framework (ALCM), to synergize data-driven causal discovery algorithms and LLMs, automating the generation of a more resilient, accurate, and explicable causal graph. The ALCM consists of three integral components: causal structure learning, causal wrapper, and LLM-driven causal refiner. These components autonomously collaborate within a dynamic environment to address causal discovery questions and deliver plausible causal graphs. We evaluate the ALCM framework by implementing two demonstrations on seven well-known datasets. Experimental results demonstrate that ALCM outperforms existing LLM methods and conventional data-driven causal reasoning mechanisms. This study not only shows the effectiveness of the ALCM but also underscores new research directions in leveraging the causal reasoning capabilities of LLMs.
- Abstract（参考訳）: 高次元データセットにおいて効果的な因果推論を行い、因果発見によるプロセスの開始が必須であり、観察データに基づいて因果グラフを生成する。
しかし、完全かつ正確な因果グラフを得るには、NPハード問題として認識される深刻な課題が伴う。
近年,Large Language Models (LLMs) の出現は,医学,金融,科学など多種多様な分野における因果推論を促進する上で,その創発的能力と広範な適用性を示している。
LLMの広大な知識基盤は、解釈可能性を提供し、推論し、一般化し、新しい因果構造を明らかにすることによって因果推論の分野を増大させる可能性を持っている。
本稿では,ALCM(Autonomous LLM-Augmented Causal Discovery Framework)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。
ALCMは、因果構造学習(英語版)、因果ラッパー(英語版)、LLM駆動因果リファクター(英語版)の3つの統合的な構成要素から構成される。
これらのコンポーネントは動的環境内で自律的に協調し、因果発見問題に対処し、妥当な因果グラフを提供する。
我々は、よく知られた7つのデータセットに2つのデモを実装することで、ALCMフレームワークを評価する。
実験の結果,ALCMは従来のLCM法や従来のデータ駆動因果推論機構よりも優れていた。
本研究は,ALCMの有効性だけでなく,LSMの因果推論能力を活用する上での新たな研究の方向性を裏付けるものである。
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