論文の概要: Prompting or Fine-tuning? Exploring Large Language Models for Causal Graph Validation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16899v2
• Date: Wed, 09 Apr 2025 04:44:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 01:46:14.877569
• Title: Prompting or Fine-tuning? Exploring Large Language Models for Causal Graph Validation
• Title（参考訳）: プロンプティングか微調整か? 因果グラフ検証のための大規模言語モデルを探る
• Authors: Yuni Susanti, Nina Holsmoelle,
• Abstract要約: 本研究では,因果グラフの因果性を評価するための大規模言語モデルの有用性について検討する。 本研究では,(1)ゼロショットと少数ショットの因果推論のためのプロンプトベース手法,(2)因果関係予測タスクのための微調整言語モデルの比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study explores the capability of Large Language Models (LLMs) to evaluate causality in causal graphs generated by conventional statistical causal discovery methods-a task traditionally reliant on manual assessment by human subject matter experts. To bridge this gap in causality assessment, LLMs are employed to evaluate the causal relationships by determining whether a causal connection between variable pairs can be inferred from textual context. Our study compares two approaches: (1) prompting-based method for zero-shot and few-shot causal inference and, (2) fine-tuning language models for the causal relation prediction task. While prompt-based LLMs have demonstrated versatility across various NLP tasks, our experiments on biomedical and general-domain datasets show that fine-tuned models consistently outperform them, achieving up to a 20.5-point improvement in F1 score-even when using smaller-parameter language models. These findings provide valuable insights into the strengths and limitations of both approaches for causal graph evaluation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,従来の統計因果探索手法による因果グラフの因果性評価におけるLLM(Large Language Models)の有用性について検討する。 この因果関係評価のギャップを埋めるために、LLMを用いて、テキストコンテキストから可変対間の因果関係を推定できるかどうかを判断する。 本研究では,(1)ゼロショットと少数ショットの因果推論のためのプロンプトベース手法,(2)因果関係予測タスクのための微調整言語モデルの比較を行った。 プロンプトベースのLCMは様々なNLPタスクに対して汎用性を示しているが、バイオメディカルおよび汎用ドメインデータセットの実験では、微調整されたモデルの方が常に優れており、より小さいパラメータ言語モデルを使用する場合のF1スコアの最大20.5ポイント改善を実現している。 これらの知見は、因果グラフ評価における両方のアプローチの長所と短所に関する貴重な洞察を与える。

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