論文の概要: CLEAR: Can Language Models Really Understand Causal Graphs?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16605v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 12:46:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 14:44:42.835069
• Title: CLEAR: Can Language Models Really Understand Causal Graphs?
• Title（参考訳）: CLEAR: 言語モデルはCausal Graphsを本当に理解できますか?
• Authors: Sirui Chen, Mengying Xu, Kun Wang, Xingyu Zeng, Rui Zhao, Shengjie Zhao, Chaochao Lu,
• Abstract要約: 我々は言語モデルによる因果グラフの理解の先駆的な研究を行った。 言語モデルの振る舞いを評価することによって因果グラフ理解を定義する枠組みを開発する。 CLEARは3つの複雑性レベルを定義し,20の因果グラフに基づくタスクを包含する新しいベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.681456105453915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal reasoning is a cornerstone of how humans interpret the world. To model and reason about causality, causal graphs offer a concise yet effective solution. Given the impressive advancements in language models, a crucial question arises: can they really understand causal graphs? To this end, we pioneer an investigation into language models' understanding of causal graphs. Specifically, we develop a framework to define causal graph understanding, by assessing language models' behaviors through four practical criteria derived from diverse disciplines (e.g., philosophy and psychology). We then develop CLEAR, a novel benchmark that defines three complexity levels and encompasses 20 causal graph-based tasks across these levels. Finally, based on our framework and benchmark, we conduct extensive experiments on six leading language models and summarize five empirical findings. Our results indicate that while language models demonstrate a preliminary understanding of causal graphs, significant potential for improvement remains. Our project website is at https://github.com/OpenCausaLab/CLEAR.
• Abstract（参考訳）: 因果推論は、人間が世界をどう解釈するかの土台である。 因果関係をモデル化し、推論するために、因果グラフは簡潔で効果的な解を提供する。 言語モデルの驚くべき進歩を考えると、決定的な疑問が生まれます。 この目的のために,言語モデルによる因果グラフ理解の先駆的な研究を行った。 具体的には、様々な分野(哲学、心理学など)から派生した4つの実践的基準を通じて言語モデルの行動を評価することにより、因果グラフ理解を定義する枠組みを開発する。 CLEARは3つの複雑性レベルを定義し、これらのレベルにまたがる20の因果グラフベースのタスクを包含する新しいベンチマークである。 最後に、我々のフレームワークとベンチマークに基づいて、6つの主要な言語モデルに関する広範な実験を行い、5つの経験的知見を要約する。 その結果,言語モデルが因果グラフの予備的理解を示す一方で,改善の有意な可能性を秘めていることがわかった。 プロジェクトのWebサイトはhttps://github.com/OpenCausaLab/CLEAR.comにある。

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