論文の概要: Large Language Models for Constrained-Based Causal Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07378v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 15:45:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 15:15:04.852240
• Title: Large Language Models for Constrained-Based Causal Discovery
• Title（参考訳）: 制約付き因果発見のための大規模言語モデル
• Authors: Kai-Hendrik Cohrs, Gherardo Varando, Emiliano Diaz, Vasileios Sitokonstantinou, Gustau Camps-Valls,
• Abstract要約: 因果関係は経済、脳、気候といった複雑なシステムを理解するのに不可欠である。 この研究は、因果グラフ生成のためのドメインエキスパートの代替として、LLM(Large Language Models)の能力を探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.858756226945995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causality is essential for understanding complex systems, such as the economy, the brain, and the climate. Constructing causal graphs often relies on either data-driven or expert-driven approaches, both fraught with challenges. The former methods, like the celebrated PC algorithm, face issues with data requirements and assumptions of causal sufficiency, while the latter demand substantial time and domain knowledge. This work explores the capabilities of Large Language Models (LLMs) as an alternative to domain experts for causal graph generation. We frame conditional independence queries as prompts to LLMs and employ the PC algorithm with the answers. The performance of the LLM-based conditional independence oracle on systems with known causal graphs shows a high degree of variability. We improve the performance through a proposed statistical-inspired voting schema that allows some control over false-positive and false-negative rates. Inspecting the chain-of-thought argumentation, we find causal reasoning to justify its answer to a probabilistic query. We show evidence that knowledge-based CIT could eventually become a complementary tool for data-driven causal discovery.
• Abstract（参考訳）: 因果関係は経済、脳、気候といった複雑なシステムを理解するのに不可欠である。 因果グラフの構築は、しばしばデータ駆動または専門家駆動のアプローチに依存する。 かつての手法は、有名なPCアルゴリズムのように、データ要求や因果関係の仮定の問題に直面するが、後者は相当な時間とドメイン知識を必要とする。 この研究は、因果グラフ生成のためのドメインエキスパートの代替として、LLM(Large Language Models)の能力を探求する。 条件付き独立クエリを LLM のプロンプトとして設定し,その答えに PC アルゴリズムを用いる。 LLMに基づく因果グラフを持つシステムにおける条件独立オラクルの性能は、高いばらつきを示す。 我々は,偽陽性と偽陰性率をある程度制御できる統計的に着想を得た投票方式を提案することで,性能を向上する。 チェーンオブ思考の議論を検査すると、確率的クエリに対する応答を正当化する因果推論が見つかる。 我々は、知識に基づくCITが、最終的にはデータ駆動因果発見の補完ツールになることを示す。

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