Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Agent Causal Discovery Using Large Language Models

論文の概要: Multi-Agent Causal Discovery Using Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15073v1
Date: Sun, 21 Jul 2024 06:21:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-23 19:28:49.210537
Title: Multi-Agent Causal Discovery Using Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたマルチエージェント因果探索
Authors: Hao Duong Le, Xin Xia, Zhang Chen,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は因果発見タスクにおいて大きな可能性を証明している。本稿では,この可能性を検討するための一般的な枠組みを紹介する。提案フレームワークは,LSMの専門知識,推論能力,マルチエージェント協調,統計的因果的手法を効果的に活用することで,有望な結果を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.020595983728482
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated significant potential in causal discovery tasks by utilizing their vast expert knowledge from extensive text corpora. However, the multi-agent capabilities of LLMs in causal discovery remain underexplored. This paper introduces a general framework to investigate this potential. The first is the Meta Agents Model, which relies exclusively on reasoning and discussions among LLM agents to conduct causal discovery. The second is the Coding Agents Model, which leverages the agents' ability to plan, write, and execute code, utilizing advanced statistical libraries for causal discovery. The third is the Hybrid Model, which integrates both the Meta Agents Model and CodingAgents Model approaches, combining the statistical analysis and reasoning skills of multiple agents. Our proposed framework shows promising results by effectively utilizing LLMs expert knowledge, reasoning capabilities, multi-agent cooperation, and statistical causal methods. By exploring the multi-agent potential of LLMs, we aim to establish a foundation for further research in utilizing LLMs multi-agent for solving causal-related problems.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲なテキストコーパスからの膨大な知識を活用することにより、因果発見タスクにおいて有意義な可能性を証明している。しかし、因果発見におけるLLMのマルチエージェント能力はいまだ未解明のままである。本稿では,この可能性を検討するための一般的な枠組みを紹介する。第一にメタエージェントモデル(Meta Agents Model)は、因果発見を行うためのLSMエージェント間の推論と議論にのみ依存している。 2つ目は、エージェントの計画、書き込み、実行能力を活用し、高度な統計ライブラリを使用して因果発見を行うコーディングエージェントモデルである。 3つ目はHybrid Modelで、Meta Agents ModelとCodingAgents Modelのアプローチを統合し、複数のエージェントの統計分析と推論スキルを組み合わせる。提案フレームワークは,LSMの専門知識,推論能力,マルチエージェント協調,統計的因果的手法を効果的に活用することで,有望な結果を示す。 LLMのマルチエージェントの可能性を探ることにより、因果関係の問題を解決するためにLLMのマルチエージェントを活用するためのさらなる研究の基盤を確立することを目指している。

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