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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15073v3
• Date: Mon, 24 Feb 2025 02:47:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:55.415818
• 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: 因果発見は機械学習における重要な研究領域である。 我々はMulti-Agent Causal Discovery Framework(MAC)を紹介する。 Debate-Coding Module (DCM) と Meta-Debate Module (MDM) の2つの主要なモジュールで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.020595983728482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal discovery aims to identify causal relationships between variables and is a critical research area in machine learning. Traditional methods focus on statistical or machine learning algorithms to uncover causal links from structured data, often overlooking the valuable contextual information provided by metadata. Large language models (LLMs) have shown promise in creating unified causal discovery frameworks by incorporating both structured data and metadata. However, their potential in multi-agent settings remains largely unexplored. To address this gap, we introduce the Multi-Agent Causal Discovery Framework (MAC), which consists of two key modules: the Debate-Coding Module (DCM) and the Meta-Debate Module (MDM). The DCM begins with a multi-agent debating and coding process, where agents use both structured data and metadata to collaboratively select the most suitable statistical causal discovery (SCD) method. The selected SCD is then applied to the structured data to generate an initial causal graph. This causal graph is transformed into causal metadata through the Meta Fusion mechanism. With all the metadata, MDM then refines the causal structure by leveraging a multi-agent debating framework. Extensive experiments across five datasets demonstrate that MAC outperforms both traditional statistical causal discovery methods and existing LLM-based approaches, achieving state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 因果発見は変数間の因果関係を識別することを目的としており、機械学習において重要な研究領域である。 従来の手法では、構造化データから因果関係を明らかにするための統計的アルゴリズムや機械学習アルゴリズムに重点を置いており、メタデータが提供する貴重なコンテキスト情報を見落としていることが多い。 大規模言語モデル(LLM)は、構造化データとメタデータの両方を組み込むことで、統一因果発見フレームワークを作成することを約束している。 しかし、マルチエージェント設定におけるその可能性はほとんど解明されていない。 このギャップに対処するために、DCM(Debate-Coding Module)とMDM(Meta-Debate Module)という2つの主要なモジュールからなるMulti-Agent Causal Discovery Framework(MAC)を導入する。 DCMはマルチエージェントの議論とコーディングプロセスから始まり、エージェントは構造化データとメタデータの両方を使用して、最も適切な統計的因果発見(SCD)法を協調的に選択する。 次に、選択されたSCDを構造化データに適用し、初期因果グラフを生成する。 この因果グラフはメタ融合機構を通じて因果メタデータに変換される。 すべてのメタデータで、MDMはマルチエージェントの議論フレームワークを活用することで因果構造を洗練します。 5つのデータセットにわたる大規模な実験により、MACは従来の統計的因果探索法と既存のLCMベースのアプローチの両方より優れており、最先端のパフォーマンスが達成されている。

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